第一章 一些基本概念 1
§1.1 统计是什么？ 1
§1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会 3
§1.3 变量和数据 4
§1.4 变量之间的关系 5
§1.5 统计、计算机与统计软件 10
§1.6 小结 13
§1.7 习题 13
第二章 数据的收集 15
§2.1 数据是怎样得到的？ 15
§2.2 个体、总体和样本 16
§2.3 收集数据时的误差 18
§2.4 抽样调查和一些常用的方法 18
§2.5 计算机中常用的数据形式 21
§2.6 小结 23
§2.7 习题 25
第三章 数据的描述 26
§3.1 如何用图来表示数据？ 26
§3.2 如何用少量数字来概括数据？ 35
§3.3 小结 41
§3.4 习题 45
第四章 机会的度量：概率和分布 46
§4.1 得到概率的几种途径 46
§4.2 概率的运算 48
§4.3 变量的分布 51
§4.4 抽样分布、中心极限定理 67
§4.5 用小概率事件进行判断 69
§4.6 小结 70
§4.7 习题 80
第五章 简单统计推断：总体参数的估计 82
§5.1 用估计量估计总体参数 82
§5.2 点估计 84
§5.3 区间估计 85
§5.4 关于置信区间的注意点 91
§5.5 小结 92
§5.6习题 98
第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验 99
§6.1 假设检验的过程和逻辑 100
§6.2 对于正态总体均值的检验 105
§6.3 对于比例的检验 113
§6.4 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥 117
§6.5 小结 119
§6.6 习题 127
第七章 变量之间的关系：回归分析和方差分析 128
§7.1 问题的提出 128
§7.2 定量变量的相关 132
§7.3 定量变量的线性回归分析 137
§7.4 自变量中有定性变量的回归 143
§7.5 实验数据的回归和方差分析 146
§7.6 Logistic回归 149
§7.7 小结 152
§7.8 习题 158
第八章 列联表、X2检验和对数线性模型 160
§8.1 列联表数据 160
§8.2 二维列联表的独立性检验 161
§8.3 高维列联表和多项分布对数线性模型 163
§8.4 Poisson对数线性模型 166
§8.5 小结 168
§8.6 习题173
第九章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析 175
§9.1 主成分分析 176
§9.2 因子分析 182
§9.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项 186
§9.4 小结 187
§9.5 习题 191
第十章 把对象分类：聚类分析 193
§10.1 如何度量距离远近？ 194
§10.2 事先要确定分多少类：忌均值聚类 194.
§10.3 事先不用确定分多少类：分层聚类 196
§10.4 处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类 198
§10.5 聚类要注意的问题 200
§10.6 小结 201
§10.7 习题 204
第十一章 把对象归到已知的类中：判别分析 205
§11.1 判别分析方法 206
§11.2 判别分析要注意什么 214
§11.3 小结 215
§11.4 习题 218
第十二章 两组变量之间的相关：典型相关分析 219
§12.1 两组变量的相关问题 219
§12.2 典型相关分析 220
§12.3 小结 224
§12.4 习题 227
第十三章 行变量和列变量的关系：对应分析 228
§13.1 对应分析方法 229
§13.2 小结 233
§13.3 习题 236
第十四章 随时间变化的对象：时间序列分析 237
§14.1 时间序列的组成部分 239
§14.2 指数平滑 241
§14.3 Box—Jenkins方法：ARIMA模型 243
§14.4 小结 252
§14.5 习题 259
第十五章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法 260
§15.1 关于非参数检验的一些常识 260
§15.2 单样本检验 262
§15.3 两独立样本检验 277
§15.4 关于多个独立样本的检验 283
§15.5 多个相关样本的检验 288
§15.6 列联表某一变量各水平比例的检验问题 297
§15.7 小结 298
§15.8 习题 299
第十六章 生存分析简介 300
§16.1 对生命数据的简单描述 303
§16.2 回归：Cox比例危险模型 307
§16.3 小结 311
§16.4 习题 316
第十七章 指数简介 317
§17.1 指数漫谈 317
§17.2 价格指数 318
§17.3 数量指数（生活标准指数） 319
§17.4 总花费指数 319
§17.5 一两个常见的经济指数 320
§17.6 小结 321
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