第1章 描述性統計
1．1 總體與樣本
1．1．1 數據
1．1．2 抽樣方法
1．2 描述性統計
1．2．1 定性數據分析
1．2．2 定量數據分析
練習題1

第2章 概率和分布
2．1 概率論基礎
2．1．1 隨機事件及其運算
2．1．2 概率空間
2．1．3 條件概率
2．1．4 事件的獨立性
2．2 隨機變量及分布
2．2．1 分布函數與概率函數
2．2．2 常見的離散型隨機變量
2．2．3 常見的連續型隨機變量
2．2．4 隨機變量的函數
2．3 隨機向量及其分布
2．3．1 聯合分布
2．3．2 邊際分布
2．3．3 常見的多維分布
2．3．4 條件分布
2．3．5 獨立隨機變量
2．3．6 隨機向量的函數
2．4 數字特征
2．4．1 期望
2．4．2 方差
2．4．3 協方差和相關系數
2．4．4 條件期望
2．4．5 特征函數
2．5 漸近理論
2．5．1 隨機序列的收斂性
2．5．2 大數定律
2．5．3 中心極限定理
2．6 更多結果
練習題2

第3章 初步統計推斷
3．1 統計量及其分布
3．1．1 正態總體相關的抽樣分布
3．1．2 次序統計量
3．2 點估計的基本概念
3．2．1 無偏性準則
3．2．2 均方誤差準則
3．2．3 有效性和*佳無偏估計
3．3 矩估計
3．4 極大似然估計
3．5 區間估計
3．5．1 區間估計基本概念
3．5．2 樞軸化分布函數
3．5．3 正態分布參數的置信區間
3．5．4 大樣本置信區間
3．6 假設檢驗
3．6．1 假設檢驗的基本原理
3．6．2 正態總體下的參數檢驗
……
第4章 漸近性質
第5章 充分性和完備性
第6章 *優假設檢驗
第7章 方差分析
第8章 穩健統計
第9章 非參數統計
第10章 貝葉斯統計
參考文獻
附錄A R語言簡介
附錄B 常用分布的概率函數、數字特征以及相關R函數