**章 一些基本概念1.1 統計是什么?1.2 現實中的隨機性和規律性，概率和機會1.3 變量和數據1.4 變量之間的關系1.5 統計、計算機與統計軟件1.6 小結1.7 習題第二章 數據的收集2.1 數據是怎樣得到的?2.2 個體、總體和樣本2.3 收集數據時的誤差2.4 抽樣調查和一些常用的方法2.5 計算機中常用的數據形式2.6 小結2.7 習題第三章 數據的描述3.1 如何用圖來表示數據?3.2 如何用少量數字來概括數據?3.3 小結3.4 習題第四章 機會的度量：概率和分布4.1 得到概率的幾種途徑4.2 概率的運算4.3 變量的分布4.4 抽樣分布、中心極限定理4.5 用小概率事件進行判斷4.6 小結4.7 習題第五章 簡單統計推斷：總體參數的估計5.1 用估計量估計總體參數5.2 點估計5.3 區間估計5.4 關于置信區間的注意點5.5 小結5.6 習題第六章 簡單統計推斷：總體參數的假設檢驗6.1 假設檢驗的過程和邏輯6.2 對于正態總體均值的檢驗6.3 對于比例的檢驗6.4 從一個例子說明“接受零假設”的說法不妥6.5 小結6.6 習題第七章 變量之間的關系：回歸分析和方差分析7.1 問題的提出7.2 定量變量的相關7.3 定量變量的線性回歸分析7.4 自變量中有定性變量的回歸7.5 實驗數據的回歸和方差分析7.6 Logistic回歸7.7 小結7.8 習題第八章 列聯表c。檢驗和對數線性模型8.1 列聯表數據8.2 二維列聯表的獨立性檢驗8.3 高維列聯表和多項分布對數線性模型8.4 Poisson對數線性模型8.5 小結8.6 習題第九章 尋找多個變量的代表：主成分分析和因子分析9.1 主成分分析9.2 因子分析9.3 因子分析和主成分分析的一些注意事項9.4 小結9.5 習題第十章 把對象分類：聚類分析10.1 如何度量距離遠近?10.2 事先要確定分多少類：K均值聚類10.3 事先不用確定分多少類：分層聚類10.4 處理連續和分類變量混合的大數據集：兩步聚類10.5 聚類要注意的問題10.6 小結10.7 習題第十一章 把對象歸到已知的類中：判別分析11.1 判別分析方法11.2 判別分析要注意什么11.3 小結11.4 習題第十二章 兩組變量之間的相關：典型相關分析12.1 兩組變量的相關問題12.2 典型相關分析12.3 小結12.4 習題第十三章 行變量和列變量的關系：對應分析13.1 對應分析方法13.2 小結13.，3習題第十四章 隨時間變化的對象：時間序列分析14.1 時間序列的組成部分14.2 指數平滑14.3 Box——Jenkins方法：ARIMA模型14.4 小結14.5 習題第十五章 總體分布未知時的檢驗：非參數檢驗方法15.1 關于非參數檢驗的一些常識15.2 單樣本檢驗15.3 兩獨立樣本檢驗15.4 關于多個獨立樣本的檢驗15.5 多個相關樣本的檢驗15.6 列聯表某一變量各水平比例的檢驗問題15.7 小結15.8 習題第十六章 生存分析簡介16.1 對生命數據的簡單描述16.2 回歸：Cox比例危險模型16.3 小結16.4 習題第十七章 指數簡介17.1 指數漫談17.2 價格指數17.3 數量指數(生活標準指數)17.4 總花費指數17.5 一兩個常見的經濟指數17.6 小結