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1信息图形化：第一印象1

2集中趋势的量度：中庸之道45

3分散性与变异性的量度：强大的“距”83

4概率计算：把握机会127

5离散概率分布的运用：善用期望197

6排列与组合：排序、排位、排241

7几何分布、二项分布及泊松分布：坚持离散269

8正态分布的运用：保持正态325

9再谈正态分布的运用：超越正态361

10统计抽样的运用：抽取样本415

11总体和样本的估计：进行预测441

12置信区间的构建：自信地猜测487

13假设检验的运用：研究证据521

14 X2分布：继续探讨567

15 相关与回归：我的线条如何？605

附录i尾声：正文未及的十大拓展643

附录ii统计表：快来查表657

1信息图形化第一印象2

统计量无处不在2

为何学习统计学？3

从两张图说起4

呆板的饼图8

条形图更具精确性10

垂直条形图10

水平条形图11

标度的影响力12

使用频数标度13

处理多批数据14

类别与数字18

处理分组数据19

绘制直方图起步：求出长方形宽度20

第1步：求长方形宽度26

第2步：求长方形高度27

第3步：画出直方图28

认识累积频数34

绘制累积频数图35

选择正确的图形39

2集中趋势的量度中庸之道46

欢迎来到健身俱乐部46

均值：平均数的一般量度47

均值数学48

处理未知条件49

再说均值50

再说健身俱乐部53

人人都在练功夫54

我们的数据中存在异常值57

真凶是异常值58

饮水机边的对话60

寻找中位数61

求中位数三步法：62

生意日益兴隆65

小鸭呱呱游泳班66

均值和中位数出了什么问题？69

我们该怎么处理这样的数据呢？69

均值访谈71

认识众数73

求众数三步法74

3分散性与变异性的量度强大的“距”84

招聘：队员一名84

我们需要比较球员得分85

使用全距区分数据集86

异常值带来的问题89

我们需要摆脱异常值91

四分位数出手相救92

四分位距剔除异常值93

剖析四分位数94

我们并不局限于使用四分位数98

什么是百分位数？99

用箱线图绘制各种“距”100

变异性比分散性更具体104

计算平均距离105

我们可以用方差计算变异性……106

但标准差才是更直观的量度方法107

标准差访谈108

方差速算法113

碰上需要比较基准的情况该怎么办？118

使用标准分比较不同数据集中的数值119

标准分释义120

统计邦全明星篮球队赢了联赛！125

4概率计算把握机会128

肥蛋大满贯128

转起来吧，轮盘！129

几率有多大？132

求解轮盘概率135

维恩图：概率的图形表示136

你还可以将几个概率相加142

互斥事件与相交事件147

交集带来的问题148

更多表示法149

又一次倒霉的转动……155

设定条件156

求解条件概率157

利用概率树还能计算条件概率159

概率树使用诀窍161

第1步：求P（黑？偶）167

第2步：求P（偶）169

第3步：求P（黑？偶）170

利用全概率公式求解P（B）172

认识贝叶斯定理173

如果几个事件互有影响，则为相关事件181

如果几个事件互不影响，则为独立事件182

再谈独立事件概率计算183

5离散概率分布的运用善用期望198

重回肥蛋赌场198

我们可以写出老虎机概率分布201

期望指示预测结果……204

方差指示结果的分散性205

方差和概率分布206

让我们算算老虎机的方差207

肥蛋改了价码212

E（X）与E（Y）之间存在线性关系217

老虎机变换218

线性变换的通用公式219

每一次拉杆为一个独立观测值222

观测值速算法223

新老虎机在等你229

E（X）＋E（Y）＝ E（X＋Y）230

E（X）－E（Y）＝ E（X－Y）231

线性变换也可以做加减运算232

发了！238

6排列与组合排序、排位、排242

统计邦德比杯马赛242

三马赛正在进行243

马儿们有几种穿越终点线的方式？245

计算排位数目246

圆形排位247

花样赛开始了251

按个体排名与按种类排名不是一回事252

我们需要按种类排列动物253

推导出用于重复排列的公式254

二十马赛正在进行257

前三甲归属方式有几种？258

何为排列259

假如马匹排名无关紧要260

何为组合261

组合访谈262

比赛结束268

7几何分布、二项分布及泊松分布坚持离散273

我们需要求出查德的概率分布273

这种概率分布有一种固定模式274

概率分布可以用代数式表示277

几何分布对不等式同样有用279

几何分布的期望模式280

期望是1/P281

求当前分布的方差283

几何分布简明指南284

转椅赢赢赢！287

你已经掌握了几何分布287

玩下去，还是转身走？291

推广到求3个问题的概率293

进一步推导概率算式296

期望和方差如何计算？298

二项分布的期望与方差301

二项分布简明指南302

泊松分布的期望和方差308

概率分布是怎样的？312

组合泊松变量313

伪装下的泊松分布316

泊松分布简明指南319

8正态分布的运用保持正态326

离散数据可取确切值……326

但并非所有数值型数据都是离散的327

推迟几分钟？328

我们需要求连续数据的概率分布329

概率密度函数可用于描述连续数据330

概率＝面积331

欲算概率，先求f（x）……332

再求面积，可得概率333

概率算好了337

寻找灵魂伴侣338

男伴模型339

正态分布是连续数据的“理想”模型340

如何求正态概率？341

正态概率计算三步法342

第1步：确定分布343

第2步：标准化为N（0，1）344N（0， 1）344

欲完成标准化，先移动均值……345

然后收窄345

现在，为要计算其概率的特定数值求出Z346

第3步：用方便易用的概率表查找概率349

9再谈正态分布的运用超越正态363

双双登上爱情过山车363

正态新娘＋正态新郎364

终究还是体重问题365

综合体重符合哪种分布？367

求解概率370

更多人想坐爱情过山车375

线性变换描述了数据的基本变化……376

而独立观察结果描述的是你有多少数值377

独立观察结果的期望和方差378

接着玩，还是转身走？383

正态分布出手相救386

何时用正态分布近似代替二项分布389

再谈正态近似394

二项分布是离散分布，正态分布则是连续分布395

在计算近似值之前先进行连续性修正396

组合访谈404

大家坐上爱情过山车405

何时用正态分布近似代替泊松分布407

婚礼成功！413

10统计抽样的运用抽取样本416

曼帝糖果公司口味检验416

糖球吃光了417

对糖球样本而非糖球总体进行检验418

抽样方法419

当抽样有误时420

如何设计样本422

确定抽样空间423

样本有时会发生偏倚424

偏倚的来源425

如何选择样本430

简单随机抽样430

如何选取简单随机样本431

其他类型的抽样432

我们可以用分层抽样……432

或可用整群抽样……433

或甚至可用系统抽样433

曼帝糖果公司有了样本439

11总体和样本的估计进行预测442

糖球口味到底能持续多久？442

让我们首先估计总体均值443

点估计量可以近似总体参数444

让我们估计总体方差448

我们需要一个有别于样本方差的点估计量449

哪个公式用在哪里？451

这是一个比例问题454

这和抽样有什么关系？459

比例的抽样分布460

Ps的期望是多少？462

Ps的方差是多少？463

求解Ps的分布464

Ps符合正态分布465

我们需要求样本均值的概率471

均值的抽样分布472

求X的期望474

X的方差是多少？476

X如何分布？480

当n很大时，X仍然可以用正态分布近似481

使用中心极限定理482

12置信区间的构建自信地猜测488

曼帝糖果出事了488

精度引起的问题489

认识置信区间490

求解置信区间四步骤491

第1步：选择总体统计量492

第2步：求出所选统计量的抽样分布492

第3步：决定置信水平494

第4步：求出置信上下限496

先求Z497

用μ改写不等式498

最后求X的数值501

你求出了置信区间502

步骤总结503

置信区间简便算法504

第1步：选择总体统计量508

第2步：求X的概率分布509

第3步：决定置信水平512

第4步：求出置信上下限513

t分布与正态分布比较515

13假设检验的运用研究证据522

统计邦新上市的神奇药品522

纵观全局526

假设检验六步骤527

第1步：确定假设528

第2步：选择检验统计量531

第3步：确定拒绝域532

第4步：求出P值535

第5步：样本结果位于拒绝域中吗？537

第6步：作出决策537

如果样本增大会怎么样？540

让我们再进行一次假设检验543

第1步：确定假设543

第2步：选择检验统计量544

在我们的检验统计中用正态分布近似二项分布547

第3步：求出拒绝域548

让我们从第一类错误讲起556

再谈第二类错误557

发现鼾克检验的错误558

我们需要求数值范围559

求P（第二类错误）560

认识功效561

14X2分布继续探讨……568

肥蛋赌场可能有麻烦568

让我们从老虎机开始569

用X2检验评估差异571

检验统计量代表什么？572

X2分布的两个主要用途573

V表示自由度574

显著性是多少？575

X2假设检验576

你解开了老虎机之谜579

肥蛋遇到了新问题585

X2分布可以检验独立性586

可用概率求出期望频数587

频数是多少？588

我们还需要计算自由度591

自由度计算方法归纳596

得出算式……597

你救了肥蛋赌场599

15相关与回归我的线条如何？607

让我们分析天晴时数和听众人数607

数据类型探讨608

二变量数据可视化609

散点图为你指出模式612

相关关系与因果关系614

用最佳拟合线预测数值618

最佳猜测仍是猜测619

我们需要将误差最小化620

认识误差平方和621

求最佳拟合线公式622

求最佳拟合线斜率623

求最佳拟合线的斜率，第二部分624

b求出来了， a呢？625

你已经找出了关系629

让我们查看一些相关关系630

用相关系数量度直线与数据的拟合度631

相关系数r有专用计算公式632

求音乐会数据的r633

求音乐会数据的r（续）634

附录Ⅰ：尾声正文未及的十大拓展644

1.数据的其他表现形式644

2.分布剖析645

3.实验646

4.最小二乘回归法的其他公式648

5.决定系数649

6.非线性关系650

7.回归线斜率的置信区间651

8.抽样分布一两个均值之间的差异652

9.抽样分布一两个比例之间的差异653

10.连续概率分布的E（X）和Var（X）654

附录Ⅱ：统计表快来查表658

标准正态分布表658

t分布临界值660

X2临界值661