序 章 為瞭高效地、一步步理解“統計學”
--本書的立場
第1部分 速學！從標準差到檢驗、區間估計
第1章 用頻率分布錶和直方圖刻畫數據的特徵
1 根據原始數據什麼也搞不明白，所以使用統計
2 做直方圖
第2章 平均值是挑擔人偶玩具的支點
--平均值的作用和把握方法
1 統計量是概括數據的數值
2 平均值
3 頻率分布錶上的平均值
4 平均值在直方圖中的作用
5 該怎樣捕捉平均值
第3章 由數據分散程度估計統計量
--方差和標準差
1 想要知道數據的分散和波動
2 以公交車到達時刻的例子來理解方差
3 標準差的意義
4 從頻率分布錶求標準差
第4章 這個數據是“平常”還是“特殊”,以標準差（S.D.）來評價
1 標準差是浪湧的激烈程度
2 明確瞭S.D.就可以評價數據的“特殊性”
3 復數的數據組的比較
4 加工後的數據的平均值和標準差
第5章 標準差（S.D.）可以靈活運用於股票風險指標（波動率）
1 股票的平均收益率是什麼
2 僅憑平均收益率不能判斷是不是優良的投資
3 波動率的意義
第6章 標準差（S.D.）也可用於理解高風險、高迴報（夏普比率）
1 高風險、高迴報和低風險、低迴報
2 金融商品優劣的衡量方法
3 衡量金融商品優劣的數值：夏普比率
第7章 身高、擲硬幣等最常見的分布、正態分布
1 最常見的數據分布
2 一般正態分布的觀察方法
3 身高數據是正態分布的
第8章 推論統計的齣發點，使用正態分布進行“預測”
1 使用正態分布的知識，可以進行“預測”
2 標準正態分布的95%預測命中區間
3 一般正態分布的95%預測命中區間
第9章 從一個數據推齣母群體
--假設檢驗的思維方法
1 所謂推論統計即從部分推齣整體
2 推測差不多可行的母群體
3 判斷95%預測命中區間是否妥當
第10章 以測定溫度為例，探尋95%置信區間
--區間估計
1 反過來利用預測命中區間的估計
2 置信區間的“95%”的意義
3 對標準差的已知正態母群體的平均值的區間估計
第2部分 從觀測數據推測其背後的廣闊世界
第11章 根據“部分”推論“總體”
--母群體和統計的估計
1 母群體是假想之潭
2隨機抽樣法和總體均值
第12章 錶示母群體數據分散程度的統計量
--總體方差和總體標準差
1 搞清數據的分散程度
2 總體方差和總體標準差的計算
第13章 復數數據的平均值比1個數據接近總體均值
--樣本均值的思維方法
1 從觀測到的1個數據可以推測齣什麼
2 為什麼要做樣本均值
第14章 隨著觀測數據增加，預測區間變窄
--正態母群體的便利商品、樣本均值
1 正態分布樣本均值的性質很美
2 關於正態母群體樣本均值的95%預測命中區間
第15章 已知總體方差，求正態母群體的總體均值
--使用樣本均值進行總體均值的區間估計
1 推測總體均值和總體方差
2 使用樣本均值進行總體均值的區間估計
第16章 卡方分布登場
--樣本方差的求法和卡方分布
1 樣本方差的求法
2 卡方分布是什麼
第17章 用卡方分布推算總體方差
--推算正態母群體的總體方差
1 卡方分布的95%預測命中區間
2 終於開始正態母群體總體方差的估計瞭
第18章 樣本方差呈卡方分布
--與樣本方差成正比的統計量W的做法
1 與樣本方差成正比的統計量W的做法
2 樣本方差的卡方分布自由度下降1
第19章 即使未知總體均值仍能推算總體方差
--總體均值未知時對正態母群體進行區間估計
1 未知總體均值推算總體方差
2 估計總體方差的具體例子
第20章 t分布登場
--總體均值以外的以“實際觀測樣本”可計算的統計量
1 終於登場的t分布
2 t分布的直方圖
3 統計量T的計算
4 關於t分布的正式定義
第21章 根據t分布進行區間估計
--未知總體方差時以正態母群體推算總體均值
1 最自然的區間估計--t分
· · · · · · (收起)