前辅文
 第一章 事件及其概率
  1.1 概率论简史
  1.2 随机试验和随机事件
  1.3 概率的定义和性质
  1.4 条件概率
  1.5 独立性
  1.6 扩展进阶: 求概率的一些方法
  1.7 扩展阅读 1: 贝叶斯公式和垃圾邮件识别
  1.8 扩展阅读 2: 三门问题
  本章总结
  习题
 第二章 随机变量及其分布
  2.1 随机变量的概念
  2.2 离散型随机变量的分布
  2.3 连续型随机变量的分布
  2.4 随机变量函数的分布
  2.5 扩展阅读: 正态分布的由来
  本章总结
  习题
 第三章 多维随机变量及其分布
  3.1 多维随机变量及其分布
  3.2 边缘 (际) 分布
  3.3 条件分布
  3.4 相互独立的随机变量
  3.5 随机向量函数的分布
  3.6 扩展阅读: 辛普森悖论
  本章总结115 
  习题
 第四章 随机变量的数字特征和极限定理
  4.1 数学期望和中位数
  4.2 方差和矩
  4.3 熵的基本概念
  4.4 大数定律和中心极限定理
  4.5 扩展阅读: 数学期望的计算
  本章总结
  习题
 第五章 统计学基本概念
  5.1 统计学发展简史
  5.2 基本概念
  5.3 抽样分布
  5.4 扩展阅读 1: 民意调查
  5.5 扩展阅读 2: 双盲对照试验
  本章总结
  习题
 第六章 参数点估计
  6.1 参数点估计的概念
  6.2 矩估计法
  6.3 最大似然估计
  6.4 优良性准则
  6.5 点估计量的大样本理论
  6.6 扩展阅读: 德军坦克问题
  本章总结
  习题
 第七章 区间估计
  7.1 基本概念
  7.2 枢轴变量法
  7.3 大样本方法
  7.4 自助法置信区间253
  7.5 置信限
  7.6 扩展阅读: “足球赛会杀人”的真假
  本章总结
  习题
 第八章 假设检验
  8.1 问题的提法和基本概念
  8.2 正态总体参数检验
  8.3 比例 p 的检验
  8.4 似然比检验
  8.5 p 值
  8.6 扩展阅读: 多重假设检验
  本章总结
  习题
 第九章 非参数假设检验
  9.1 拟合优度检验
  9.2 威尔科克森秩和检验
  9.3 符号检验
  9.4 其他非参数检验概述
  9.5 扩展阅读: 正态性检验
  本章总结
  习题
 第十章 相关分析和回归分析
  10.1 相关分析
  10.2 回归分析
  10.3 多元回归中自变量的选择和模型诊断简述
  10.4 扩展阅读: 相关与因果
  10.5 附录
  本章总结
  习题
 索引
 附表
  附表 1 标准正态分布表
  附表 2 t 分布表
  附表 3 χ2 分布表
  附表 4 F 分布表
  附表 5 泊松分布表
  附表 6 符号检验临界值表
  附表 7 秩和检验临界值表
 参考文献