无处不在的统计学 1
平均值还是差异 2
我们为什么要研究统计学？ 4
什么是统计学？ 5
统计究竟意味着什么？ 7
生命统计和数学统计学 9
统计学的智慧 12
达尔文和群体量统计 14
维多利亚时代的辉煌 15
统计的起源 17
教区记事录 18
伦敦的死亡记录 19
哈雷彗星的回归周期 20
马尔萨斯的人口论 21
人口统计学——关于人口的科学 22
伦敦统计学会 24
埃德温·查德威克和他的卫生改革 25
威廉姆·法尔与生命统计学 26
弗洛伦斯·南丁格尔：热情的统计学家 27
克里米亚半岛战争与统计 29
克里米亚战争的伤亡统计 31
极面图 32
概率 33
变量 34
机会博弈 36
棣莫佛与赌博 38
概率论 39
相对频率 41
贝叶斯定理 43
概率分布 44
泊松分布 47
正态分布 48
天文观测 49
中心极限定理 50
高斯曲线和最小平方和原理 52
详解正态 53
正态分布的命名 55
正态分布到底有什么用呢？ 57
凯特莱谬误 60
高尔顿的比例绘图器 61
如何整理数据？ 62
凯特莱和算术平均值 63
统计均值 65
中位数 66
如何定位或者计算中位数呢？ 68
选择使用哪种均值最合适呢？ 70
统计所带来的误导 72
数据处理过程 76
标准化频率分布 77
样本和总体 78
柱状图 81
频率分布 83
矩方法 84
自然选择：达尔文分布与演化 89
白桦尺蛾 92
皮尔逊曲线系 93
如何分析数据？ 94
四分位差 95
极差 96
标准差 97
变异系数 103
变量波动大小的比较 105
应用实例 106
测量精度 107
类型变量和顺序变量 108
定比和定距 110
相关性 112
相关性的应用 113
因果相关和虚假相关 115
路径分析和因果关系 117
散点图 118
威尔登和负相关 119
弧线关系 120
高尔顿和生物学中的回归拟合 121
香豌豆大小的遗传性 121
高尔顿皇家学院演讲——1877 121
向均值的回归 122
高尔顿的两条回归曲线 123
乔治·尤德尼·尤利和最小二乘法 126
相关和回归 128
高尔顿的误解 129
皮尔逊的积矩相关 130
罗纳德·费雪：自变量和因变量 131
简单线性相关和多元相关 132
高维多元代数和矩阵 134
统计控制 136
离散对立2×2关系 138
尤利的Q统计量 140
二列相关 141
埃贡·皮尔逊与多分格相关 143
疼痛水平 143
病因 143
秩序相关 144
因子分析 145
莫里斯·肯德尔和T系数 146
相关和关联 147
拟合优度检验 148
不对称曲线的拟合 150
卡方分布 151
数据的自由度 155
卡方概率表 156
吉尼斯酒厂的统计检验 157
定量分析啤酒生产原料 158
农业生产的波动变化 159
小样本和大样本 160
两总体均值的差异检验 161
吉尼斯酒厂的统计 162
“学生”的t检验 163
统计学的新时代：洛桑实验站的农业实验 164
费雪的方差分析 166
农作物产量波动因素分析 167
方差分析与小样本 168
推论统计学 169
样本分布 170
总结 171
注释 172
译后记 174