第1章 什么是统计
1．1 主要统计概念
1．2 商业中的统计应用
1．3 大型的真实数据集
1．4 统计与计算机
附录 凯勒网站的应用说明

第2章 图表描述方法I
2．1 数据和信息的类型
2．2 对一组定类数据的描述
2．3 对两定类变量间关系的描述及两组或两组以上定类数据间的比较

第3章 图表描述方法Ⅱ
3．1 对一组定距数据的描述
3．2 对时间序列数据的描述
3．3 两个定距变量间关系的描述
3．4 图表描述的艺术与科学

第4章 数字描述方法
4．1 中心位置的测度
4．2 变异性的测度
4．3 相对位置的测度和箱线图
4．4 线性相关性的测度
4．5 在职业运动中的应用：棒球（可选）
4．6 在金融中的应用：市场模型（可选）
4．7 图表方法和数字方法的比较
4．8 对数据描述的总结
附录 描述性方法的回顾

第5章 数据的收集与抽样
5．1 收集数据的方法
5．2 抽样
5．3 抽样方案
5．4 抽样与非抽样误差

第6章 概率
6．1 事件概率的分配
6．2 联合概率、边缘概率和条件概率
6．3 概率法则和概率树
6．4 贝叶斯法则
6．5 识别正确的方法

第7章 随机变量和离散型概率分布
7．1 随机变量和概率分布
7．2 二元（维）分布
7．3 在金融中的应用：投资组合多样化和资产分配（可选）
7．4 二项分布
7．5 泊松分布

第8章 连续型概率分布
8．1 概率密度函数
8．2 正态分布
8．3 指数分布（可选）
8．4 其他连续分布

第9章 抽样分布
9．1 均值的抽样分布
9．2 比例的抽样分布
9．3 两均值之差的抽样分布
9．4 由此推断

第10章 估计
10．1 估计的概念
10．2 总体标准差已知时对总体均值的估计
10．3 样本容量的选择

第11章 假设检验入门
11．1 假设检验的概念
11．2 总体标准差已知时检验总体均值
11．3 犯第二类错误的概率
11．4 应用前瞻

第12章 总体的推断
12．1 标准差未知时对总体均值的推断
12．2 总体方差的推断
12．3 总体比例的推断
12．4 在市场营销中的应用：市场细分（可选）

第13章 两总体对比的推断
13．1 两总体均值差异的推断：独立样本
13．2 观测数据和试验数据
13．3 两总体均值差的推断：配对试验
13．4 两总体方差比的推断
13．5 两总体比例差异的推断
附录 回顾第12章和第13章

第14章 方差分析
14．1 单因素方差分析
14．2 多重比较
14．3 方差分析试验设计
14．4 随机化区组（双因素）方差分析
14．5 双因素方差分析
14．6 在运营管理中的应用：发现并降低变异（可选）
附录 回顾第12章至第14章

第15章 卡方检验
15．1 拟合优度的卡方检验
15．2 列联表的卡方检验
15．3 定类数据检验小结
15．4 正态分布的卡方检验（可选）
附录 回顾第12章至第15章

第16章 简单线性回归和相关分析
16．1 模型
16．2 估计系数
16．3 误差变量：必要条件
16．4 评估模型
16．5 回归方程的应用
16．6 回归诊断I
附录 回顾第12章至第16章

第17章 多元回归
17．1 模型及其必要条件
17．2 估计系数与评估模型
17．3 回归诊断Ⅱ
17．4 回归诊断Ⅲ（时间序列）
附录 回顾第12章至第17章

第18章 建模
18．1 多项式模型
18．2 定类自变量
18．3 在人力资源管理中的应用：工资平等（可选）
18．4 逐步回归（可选）
18．5 建模

第19章 非参数统计
19．1 威尔科克森秩和检验
19．2 符号检验与威尔科克森符号秩和检验
19．3 KW检验和弗里德曼检验
19．4 斯皮尔曼秩相关系数
附录 回顾统计推断方法：第12章至第19章

第20章 时间序列分析和预测
20．1 时间序列构成因素
20．2 平滑方法
20．3 长期趋势与季节效应
20．4 预测概述
20．5 预测模型

第21章 统计过程控制
21．1 过程波动
21．2 控制图
21．3 变量控制图：x图和S图
21．4 属性控制图：p图

第22章 决策分析
22．1 决策问题
22．2 附加信息的获取、利用和评估

第23章 结论

附录A 样本统计值
附录B 统计表
附录C 部分偶数习题答案

翻译说明