第1章統計量與抽樣分布
1.1總體和樣本
1.1.1總體和分布
1.1.2樣本
1.1.3從樣本認識總體的圖表方法
習題1.1
1.2統計量與估計量
1.2.1統計量
1.2.2估計量
1.2.3樣本的經驗分布函數及樣本矩
習題1.2
1.3抽樣分布
1.3.1樣本均值的抽樣分布
1.3.2樣本方差的抽樣分布
1.3.3樣本均值與樣本標準差之比的抽樣分布
1.3.4兩個獨立正態樣本方差比的f分布
*1.3.5用隨機模擬法尋找統計量的近似分布
習題1.3
1.4次序統計量
1.4.1次序統計量的概念
1.4.2次序統計量的分布
1.4.3樣本極差
1.4.4樣本中位數與樣本p分位數
1.4.5五數概括及其箱線圖
習題1.4
1.5充分統計量
1.5.1充分統計量的概念
1.5.2因子分解定理
習題1.5
1.6常用的概率分布族
1.6.1常用概率分布族表
1.6.2伽瑪分布族
1.6.3貝塔分布族
1.6.4指數型分布族
習題1.6


第2章點估計
2.1矩估計與相合性
2.1.1矩估計
2.1.2相合性
習題2.1
2.2*大似然估計與漸近正態性
2.2.1*大似然估計
2.2.2*大似然估計的不變原理
2.2.3*大似然估計的漸近正態性
習題2.2
2.3*小方差無偏估計
2.3.1無偏估計的有效性
2.3.2有偏估計的均方誤差準則
2.3.3一致*小方差無偏估計
2.3.4完備性及其應用
習題2.3
2.4cr不等式

2.4.1cr不等式
2.4.2有效估計
習題2.4
2.5貝葉斯估計
2.5.1三種信息
2.5.2貝葉斯公式的密度函數形式
2.5.3共軛先驗分布
2.5.4貝葉斯估計
2.5.5兩個注釋
習題2.5

第3章區間估計
3.1置信區間
3.1.1置信區間概念
3.1.2樞軸量法
習題3.1
3.2正態總體參數的置信區間
3.2.1正態均值μ的置信區間
3.2.2樣本量的確定（一）
3.2.3正態方差σ2的置信區間
*3.2.4二維參數（μ,σ2）的置信域
3.2.5兩正態均值差的置信區間
習題3.2
3.3大樣本置信區間
3.3.1精確置信區間與近似置信區間
3.3.2基于mle的近似置信區間
3.3.3基于中心極限定理的近似置信區間
3.3.4樣本量的確定（二）
習題3.3
3.4貝葉斯區間估計
3.4.1可信區間
3.4.2*大后驗密度(hpd)可信區間
習題3.4

第4章假設檢驗
4.1假設檢驗的概念與步驟
4.1.1假設檢驗問題
4.1.2假設檢驗的步驟
4.1.3勢函數
習題4.1
4.2正態均值的檢驗
4.2.1正態均值μ的u檢驗（σ已知）
4.2.2正態均值μ的t檢驗（σ未知）
4.2.3用p值作判斷
4.2.4假設檢驗與置信區間的對偶關系
4.2.5大樣本下的u檢驗
4.2.6控制犯兩類錯誤概率確定樣本量
*4.2.7兩個注釋
習題4.2
4.3兩正態均值差的推斷
4.3.1兩正態均值差的u檢驗(方差已知)
*4.3.2控制犯兩類錯誤概率確定樣本量
4.3.3兩正態均值差的t檢驗(方差未知)
習題4.3
4.4成對數據的比較
4.4.1成對數據的t檢驗
4.4.2成對與不成對數據的處理
習題4.4
4.5正態方差的推斷
4.5.1正態方差σ2的χ2檢驗
4.5.2兩正態方差比的f檢驗
習題4.5
4.6比率的推斷
4.6.1比率p的假設檢驗
*4.6.2控制犯兩類錯誤概率確定樣本量
4.6.3兩個比率差的大樣本檢驗
習題4.6
*4.7廣義似然比檢驗
4.7.1廣義似然比檢驗
4.7.2區分兩個分布的廣義似然比檢驗
習題4.7

第5章分布的檢驗
5.1正態性檢驗
5.1.1夏皮洛威爾克檢驗
5.1.2愛潑斯普利檢驗
習題5.1
5.2柯莫哥洛夫檢驗
習題5.2
5.3χ2擬合優度檢驗