第1章 统计启蒙 1
1.1 为何学统计 1
1.1.1 从两个典型案例看统计 1
1.1.2 “统计”的含义解释 7
1.2 统计应用概说 9
1.2.1 统计在日常生活中的应用 10
1.2.2 统计在法律中的应用 11
1.2.3 统计在军事上的应用 14
1.2.4 统计在考古学中的应用 15
1.2.5 统计在遗传学中的应用 17
1.2.6 统计在流行病学中的应用 19
1.2.7 统计在经济管理中的应用 21
1.3 统计陷阱概说 25
1.3.1 辛普森悖论式陷阱 26
1.3.2 平均数陷阱 28
1.3.3 百分数陷阱 29
1.3.4 信息不充分陷阱 30
1.3.5 样本有偏陷阱 31
1.3.6 伪造数据式陷阱 32
1.3.7 统计滥用式陷阱 33
1.4 统计学与相关学科的关系 35
1.4.1 统计学与数学的关系 35
1.4.2 统计学与相关实质性学科的关系 36
1.5 统计历史人物故事精选 37
1.5.1 格兰特和哈雷的故事 37
1.5.2 高斯与凯特勒的故事 43
1.5.3 高尔顿与卡尔·皮尔逊的故事 47
1.5.4 戈塞特与费希尔的故事 51
第2章 统计描述 54
2.1 统计数据概说 54
2.1.1 统计数据简述 54
2.1.2 统计规律简述 55
2.1.3 大数据简述 56
2.1.4 数据挖掘简述 57
2.2 统计数据的收集 59
2.2.1 统计调查概说 59
2.2.2 统计调查问卷设计 62
2.2.3 盖洛普民意测验 65
2.2.4 随机对照实验 67
2.3 统计数据的组织 72
2.3.1 统计数据分组 72
2.3.2 分布数列概说 76
2.3.3 统计图简介 80
2.4 统计数据的概括 87
2.4.1 总量概括与常用经济总量指标 87
2.4.2 相对比较与常用相对经济指标 92
2.4.3 数据集中趋势的概括 101
2.4.4 数据离散程度的概括 113
2.5 统计指数概说 116
2.5.1 统计指数概述 117
2.5.2 综合指数与平均指数 119
2.5.3 居民消费价格指数 125
2.5.4 股票价格指数（SPI） 130
2.6 时间序列概说 133
2.6.1 时间序列概述 133
2.6.2 时间序列的水平指标 135
2.6.3 时间序列的速度指标 141
2.6.4 时间序列指标运用 145
2.6.5 经济增长率与人口自然增长率 146
第3章 统计推断 151
3.1 随机抽样与抽样分布 151
3.1.1 统计学中的常用概念 152
3.1.2 随机抽样概述 154
3.1.3 随机抽样误差 161
3.1.4 抽样推断的数学基础 165
3.1.5 抽样分布概说 176
3.2 参数估计 180
3.2.1 参数估计典型案例 180
3.2.2 参数的点估计 185
3.2.3 参数的区间估计 192
3.2.4 样本容量的确定 197
3.3 假设检验 199
3.3.1 假设检验概述 199
3.3.2 总体均值的检验 205
3.3.3 总体比例的假设检验 212
3.3.4 假设检验与区间估计的关系 215
3.3.5 p-值检验 217
3.4 x2检验与方差分析 219
3.4.1 x2检验 219
3.4.2 方差分析 227
3.4.3 方差估计 232
3.5 相关分析与回归分析 233
3.5.1 相关分析概述 234
3.5.2 相关系数的测定与检验 236
3.5.3 统计相关误用陷阱 240
3.5.4 回归分析概说 241
3.5.5 回归方程的统计检验 247
3.5.6 回归方程的应用 253
3.5.7 简单非线性回归模型 256