第一章 JMP 入門
1.1 JMP 的基本操作
1.2 基本統計量分析
1.2.1 統計數據的分類
1.2.2 基本統計量分析
1.3 數據可視化
1.3.1 基本統計量的可視化
1.3.2 兩個變量數據的可視化
1.3.3 多維數據的可視化
1.3.4 數據的探索與篩選
第二章 正態總體的統計推斷
2.1 總體均值的檢驗與估計（標準差已知）
2.1.1 總體均值的檢驗
2.1.2 總體均值的區間估計
2.2 總體均值的檢驗與估計（標準差未知）
2.2.1 總體均值的檢驗
2.2.2 總體均值的區間估計
2.3 總體方差的檢驗與估計
2.3.1 總體方差的檢驗
2.3.2 總體方差的區間估計
2.4 正態分布的檢驗
2.4.1 擬閤優度檢驗
2.4.2 正態分位數圖檢驗
第三章 兩個正態總體的統計推斷
3.1 獨立雙樣本總體均值差的檢驗與估計（方差齊）
3.1.1 獨立雙樣本總體均值差的檢驗
3.1.2 獨立雙樣本總體均值差的區間估計
3.2 獨立雙樣本總體均值差的檢驗（方差不齊）
3.3 配對雙樣本總體均值差的檢驗與估計
3.3.1 配對雙樣本總體均值差的檢驗
3.3.2 配對雙樣本總體均值差的區間估計
3.4 方差齊性檢驗
第四章 方差分析
4.1 單因素方差分析
4.1.1 單因素完全隨機設計
4.1.2 單因素隨機區組設計
4.2 多因素方差分析
4.2.1 雙因素無重復完全隨機設計
4.2.2 雙因素有重復完全隨機設計
4.2.3 雙因素有重復隨機區組設計
4.3 拉丁方設計的方差分析
4.4 嵌套設計的方差分析
4.5 裂區設計的方差分析
4.6 重復測定的方差分析
4.6.1 一元方差分析
4.6.2 修正一元方差分析
4.6.3 一元方差分析與修正一元方差分析的比較
第五章 一元迴歸與相關分析
5.1 直綫相關分析
5.1.1 相關關係的直觀判斷
5.1.2 相關性檢驗
5.1.3 總體相關係數的檢驗
5.2 直綫迴歸分析
5.2.1 計算直綫迴歸方程
5.2.2 檢驗直綫迴歸方程
5.2.3 直綫迴歸的區間估計
5.3 麯綫迴歸分析
5.3.1 可綫性化的迴歸分析
5.3.2 多項式迴歸分析
5.3.3 麯綫擬閤
第六章 協方差分析
6.1 協方差分析前的思考
6.2 協方差分析的原理
6.3 協方差分析的方法
第七章 分類數據分析
7.1 總體比率的檢驗
7.2 單嚮錶中分類概率的檢驗
7.3 雙嚮錶及其圖形
7.4 雙嚮錶中分類概率的檢驗
7.4.1 2×2 雙嚮錶中分類概率的檢驗
7.4.2 高維 2×2 雙嚮錶中分類概率的檢驗
7.4.3 m×n 雙嚮錶中分類概率的檢驗
7.5 對應分析
第八章 非參數分析
8.1 單個總體位置的檢驗
8.2 獨立雙樣本的檢驗
8.3 配對雙樣本的檢驗
8.4 獨立多樣本完全隨機設計的檢驗
8.5 獨立多樣本隨機區組設計的檢驗
8.6 秩相關係數的檢驗
第九章 試驗設計
9.1 試驗設計基礎知識
9.2 定製設計
· · · · · · (收起)