序 章 为了高效地、一步步理解“统计学”
——本书的立场
第1部分 速学！从标准差到检验、区间估计
第1章 用频率分布表和直方图刻画数据的特征
1 根据原始数据什么也搞不明白，所以使用统计 / 11
2 做直方图 / 12
第2章 平均值是挑担人偶玩具的支点
——平均值的作用和把握方法
1 统计量是概括数据的数值 / 19
2 平均值 / 20
3 频率分布表上的平均值 / 20
4 平均值在直方图中的作用 / 22
5 该怎样捕捉平均值 / 23
第3章 由数据分散程度估计统计量
——方差和标准差
1 想要知道数据的分散和波动 / 29
2 以公交车到达时刻的例子来理解方差 / 30
3 标准差的意义 / 32
4 从频率分布表求标准差 / 34
第4章 这个数据是“平常”还是“特殊”，以标准差（S.D.）来评价
1 标准差是浪涌的激烈程度 / 39
2 明确了S.D.就可以评价数据的“特殊性” / 40
3 复数的数据组的比较 / 42
4 加工后的数据的平均值和标准差 / 43
第5章 标准差（S.D.）可以灵活运用于股票风险指标（波动率）
1 股票的平均收益率是什么 / 49
2 仅凭平均收益率不能判断是不是优良的投资 / 50
3 波动率的意义 / 52
第6章 标准差（S.D.）也可用于理解高风险、高回报（夏普比率）
1 高风险、高回报和低风险、低回报 / 57
2 金融商品优劣的衡量方法 / 58
3 衡量金融商品优劣的数值：夏普比率 / 59
第7章 身高、掷硬币等常见的分布、正态分布
1 常见的数据分布 / 63
2 一般正态分布的观察方法 / 66
3 身高数据是正态分布的 / 68
第8章 推论统计的出发点，使用正态分布进行“预测”
1 使用正态分布的知识，可以进行“预测” / 75
2 标准正态分布的95%预测命中区间 / 76
3 一般正态分布的95%预测命中区间 / 78
第9章 从一个数据推出母群体
——假设检验的思维方法
1 所谓推论统计即从部分推出整体 / 83
2 推测差不多可行的母群体 / 84
3 判断95%预测命中区间是否妥当 / 86
第10章 以测定温度为例，探寻95%置信区间
——区间估计
1 反过来利用预测命中区间的估计 / 95
2 置信区间的“95%”的意义 / 97
3 对标准差的已知正态母群体的平均值的区间估计 / 99
第2部分 从观测数据推测其背后的广阔世界
第11章 根据“部分”推论“总体”
——母群体和统计的估计
1 母群体是假想之潭 / 107
2随机抽样法和总体均值 / 109
第12章 表示母群体数据分散程度的统计量
——总体方差和总体标准差
1 搞清数据的分散程度 / 115
2 总体方差和总体标准差的计算 / 116
第13章 复数数据的平均值比1个数据接近总体均值
——样本均值的思维方法
1 从观测到的1个数据可以推测出什么 / 121
2 为什么要做样本均值 / 122
第14章 随着观测数据增加，预测区间变窄
——正态母群体的便利商品、样本均值
1 正态分布样本均值的性质很美 / 129
2 关于正态母群体样本均值的95%预测命中区间 / 131
第15章 已知总体方差，求正态母群体的总体均值
——使用样本均值进行总体均值的区间估计
1 推测总体均值和总体方差 / 137
2 使用样本均值进行总体均值的区间估计 / 139
第16章 卡方分布登场
——样本方差的求法和卡方分布
1 样本方差的求法 / 145
2 卡方分布是什么 / 147
第17章 用卡方分布推算总体方差
——推算正态母群体的总体方差
1 卡方分布的95%预测命中区间 / 153
2 终于开始正态母群体总体方差的估计了 / 154
第18章 样本方差呈卡方分布
——与样本方差成正比的统计量W的做法
1 与样本方差成正比的统计量W的做法 / 159
2 样本方差的卡方分布自由度下降1 / 160
第19章 即使未知总体均值仍能推算总体方差
——总体均值未知时对正态母群体进行区间估计
1 未知总体均值推算总体方差 / 167
2 估计总体方差的具体例子 / 169
第20章 t分布登场
——总体均值以外的以“实际观测样本”可计算的统计量
1 终于登场的t分布 / 173
2 t分布的直方图 / 175
3 统计量T的计算 / 176
4 关于t分布的正式定义 / 177
第21章 根据t分布进行区间估计
——未知总体方差时以正态母群体推算总体均值
1 自然的区间估计——t分布 / 181
2 根据t分布的区间估计方法 / 183
后 记
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