第1章 统计与数据
  1.1 什么是统计
  1.2 数据及其种类
  1.3 数据的来源
第2章 属性数据的描述分析
  2.1 属性资料分析的要领
  2.2 频数分布
  2.3 属性数据的图像描述
  2.4 属性资料图表分析实例及注意事项
第3章 定量数据的描述分析
  3.1 定量数据的描述图形
  3.2 分布的三种类型
  3.3 不对称分布的中心趋势与离散趋势
  3.4 对称分布的中心趋势与离散趋势
  3.5 实例讲解与注意事项
第4章 分布比较分析
  4.1 引言
  4.2 箱线图的制作
  4.3 直方图和箱线图在分组比较中的应用
  4.4 时间序列图
  4.5 数据的变换
第5章 标准差的应用与正态模型
  5.1 作为准则用的标准差
  5.2 改变数据位置与刻度的影响
  5.3 标准化值的应用
  5.4 正态模型的应用
  5.5 正态性检验：正态概率图
第6章 散点图与相关关系
  6.1 散点图
  6.2 相关系数
  6.3 定序变量的相关性
  6.4 几个注意事项
第7章 线性回归分析
  7.1 引言
  7.2 线性模型
  7.3 回归线的代表性分析
  7.4 回归分析的假定条件
第8章 线性回归分析再讨论
  8.1 残差图的应用
  8.2 回归分析的外推
  8.3 不正常值与隐变量
  8.4 分组资料特征数字的回归
第9章 数据变换与回归分析
  9.1 引言
  9.2 数据变换的理由
  9.3 常用的数据变换方法
  9.4 数据变换注意事项
第10章 样本比例与均值的抽样分布
  10.1 中心极限定理：样本比例情形
  10.2 中心极限定理：样本均值情形
  10.3 几点总结
第11章 样本比例的区间估计
  11.1 样本比例的置信区间
  11.2 置信区间的含义
  11.3 极限误差与临界值
  11.4 总结与注意事项
第12章 总体比例的假设检验
  12.1 几个概念
  12.2 假设检验过程
  12.3 备择假设概述
  12.4  P-值与决策
第13章 假设检验与区间估计的再讨论
  13.1 零假设概述
  13.2 P-值概述
  13.3 区间估计与假设检验
  13.4 假设检验的错误
第14章 两总体比例的比较分析
  14.1 两总体比例差的估计
  14.2 两总体比例差的假设检验
  14.3 总结与注意事项
第15章 单均值推断分析
  15.1 引言
  15.2 样本均值的置信区间
  15.3 样本均值的假设检验
第16章 两均值推断分析
  16.1 两总体均值差的区间估计
  16.3 Tukey检验与秩和检验
第17章 配对样本推断分析
  17.1 成对数据的假设检验
  17.2 成对数据的区间估计
  17.3 符号检验
第18章 拟合优度、一致性和独立性检验
  18.1 拟合优度检验
  18.2 一致性检验
  18.3 独立性检验
第19章 回归推断分析
  19.1 回归推断的假定条件
  19.2 回归参数的统计推断
  19.3 回归预测的区间估计
  19.4 逻辑斯蒂克回归分析
第20章 单因素方差分析
  20.1 方差分析的基本思想
  20.2 单因素方差分析模型
  20.3 均值大小的比较问题
第21章 双因素方差分析
  21.1 双因素方差分析原理
  21.2 双因素方差分析过程
  21.3 双因素实验的交互效应
第22章 多元回归分析
  22.1 多元回归分析概述
  22.2 多元线性回归模型及假定条件
  22.3 多元线性回归模型推断分析
第23章 多元回归分析建模
  23.1 示性自变量
  23.2 杠杆效应与影响点
  23.3 多元回归模型的选择