1引论 1
1.1统计是什么 1
1.2统计的本质 2
1.3本书的内容 4
1.4对学生的建议 5
2概率论回顾 7
2.1基本思想 8
2.2条件概率和独立性 15
2.3随机变量及其分布 20
2.4期望、方差以及分布的其他参数 24
2.5随机变量的联合分布 30
2.6切比雪夫不等式和弱大数定律 41
2.7若干离散分布 42
2.8若干连续分布 49
2.9正态分布 52
2.10随机变量的变换 59
2.11总结 62
练习 63
3收集数据 85
3.1统计研究的类型 85
3.2观察研究 89
3.3基本抽样设计 94
3.4总结 98
练习 99
4数据的概括和探索 105
4.1数据的类型 105
4.2属性数据的概括 107
4.3数值数据的概括 107
4.4二元数据的概括 127
4.5总结 140
练习 142
5统计量的抽样分布 157
5.1样本均值的抽样分布 158
5.2样本方差的抽样分布 165
5.3 t-分布 169
5.4 Snedecor-Fisher的F-分布 171
5.5次序统计量的抽样分布 174
5.6总结 177
练习 178
6推断的基本概念 188
6.1点估计 189
6.2置信区间估计 195
6.3假设检验 200
6.4总结 220
练习 221
7一个样本的推断 232
7.1均值的推断（大样本） 232
7.2均值的推断（小样本） 244
7.3方差的推断 249
7.4总结 252
练习 254
8两样本推断 262
8.1独立样本和配对设计 262
8.2比较两个样本的图方法 264
8.3比较两个总体的均值 265
8.4总结 278
练习 280
9比例和计数数据的统计推断 288
9.1比例的统计推断 288
9.2比较两个比例的统计推断 295
9.3单向计数数据的统计推断 301
9.4总结 307
练习 309
10简单线性回归 319
10.1简单线性回归的概率模型 320
10.2拟合简单线性回归的概率模型 321
10.3简单线性回归模型的统计推断 329
10.4回归诊断 338
10.5总结 352
练习 353
11多元线性回归 367
11.1多元线性回归的概率模型 368
11.2拟合多元线性回归的概率模型 369
11.3多元线性回归的矩阵记法 371
11.4多元线性回归模型的统计推断 373
11.5回归诊断 378
11.6总结 381
练习 382
12单因子试验分析 393
12.1完全随机设计 393
12.2多个均值的比较 403
12.3总结 409
练习 410
13多因子试验分析 417
13.1具有固定正交因子的两因子试验设计 417
13.2 2k因子试验设计 430
13.3总结 445
练习 446
14 非参数统计方法 457
14.1一个总体的统计推断 457
14.2两个独立总体的统计推断 468
14.3多个独立总体的统计推断 473
14.4总结 475
练习 476
15似然 483
15.1最大似然估计 483
15.2似然比检验 501
15.3总结 516
练习 517
统计表 526
部分练习简要答案 543
中英文词汇表 569