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《統計學導論》主要介紹統計學的基本思想與基本方法，使得讀者對統計學有一個整體的瞭解，在不使用高深數學工具的前提下，增強學生用統計思想和方法提出問題、分析問題和解決問題的能力。《統計學導論》分9章，第1章為數據收集，第2、3章為描述性統計，第4、5、6章為概率論初步，第7、8、9章為推斷性統計的參數估計、假設檢驗及回歸分析。書後附錄設置了應用計算機軟件Minitab解決各章基本問題的學習指導，方便學生學習應用軟件解決實際問題。
《統計學導論》可以作為大學本科統計學專業一年級的統計學入門教材，為進一步學習統計學其他課程起到引導作用；又可作為大學本科專業無概率與數理統計基礎的學生學習統計學知識的教材。由於避免使用微積分，也可作為高中數學教師的參考書。．
《統計學導論》可以作為大學本科統計學專業一年級的統計學入門教材，為進一步學習統計學其他課程起到引導作用；又可作為大學本科專業無概率與數理統計基礎的學生學習統計學知識的教材。由於避免使用微積分，也可作為高中數學教師的參考書。．
目次
前言
第1章 數據收集
1.1 統計簡介
1.1.1 統計學的定義及統計過程
1.1.2 數據類型
1.2 觀察研究、簡單隨機抽樣
1.2.1 觀察研究
1.2.2 簡單隨機抽樣
1.3 其他類型隨機抽樣、誤差的來源
1.3.1 其他類型隨機抽樣
1.3.2 觀察誤差的來源
1.4 實驗設計；雙盲實驗
1.4.1 設計的實驗的定義
1.4.2 實施良好設計的實驗的主要步驟
1.4.3 隨機性設計與雙盲設計
1.4.4 對人做實驗時容易產生的問題
習題1
第2章 用圖、表顯示信息
2.1 分類統計表、條形圖與餅形圖
2.1.1 分類統計表
2.1.2 條形圖與餅圖
2.1.3 並列條形圖
2.2 分組統計表、直方圖及莖葉圖
2.2.1 分組統計表
2.2.2 直方圖
2.2.3 觀測樣本數據組數的確定
2.2.4 莖葉圖
2.3 分佈的形狀與分佈的比較
習題2
第3章 數據的數字特徵
3.1 分佈中心趨向的度量
3.1.1 均值
3.1.2 p位數
3.1.3 眾數
3.1.4 分佈的形狀與均值和中位數
3.2 分佈的離散程度的度量
3.2.1 極差
3.2.2 方差與標準差
3.2.3 經驗法則與切比雪夫定理
3.3 數據位置的度量與盒形圖
3.3.1 數據的標準化
3.3.2 百分位數
3.3.3 四分位數與離群值
3.3.4 五數概括與盒形圖
習題3
第4章 概率及其運算法則
4.1 簡單事件的概率
4.1.1 概率
4.1.2 概率的性質
4.1.3 確定事件概率的方法
4.2 加法法則、餘事件
4.2.1 事件的運算：並與交
4.2.2 餘事件
4.3 乘法法則與條件概率
習題4
第5章 離散型概率分佈
5.1 隨機變量與離散型概率分佈
5.1.1 隨機變量
5.1.2 離散型隨機變量的概率分佈
5.1.3 概率直方圖
5.1.4 離散型隨機變量的均值
5.1.5 離散型隨機變量的方差與標準差
5.2 二項分佈
5.2.1 二項隨機實驗的判據
5.2.2 計算二項概率分佈
5.2.3 二項隨機變量的均值與標準差
5.2.4 二項分佈概率直方圖
5.2.5 運用二項分佈公式進行推斷
5.2.6 二項分佈在保險精算中的應用
5.3 泊松分佈
5.3.1 泊松分佈的概率密度
5.3.2 泊松隨機變量的均值與標準差
5.3.3 用泊松分佈逼近二項分佈
習題5
第6章 連續型概率分佈
6.1 連續型概率分佈及其實例
6.1.1 連續型分佈函數
6.1.2 均勻分佈
6.1.3 正態分佈
6.2 正態分佈
6.2.1 正態隨機變量的標準化
6.2.2 求正態曲線下方圖形面積
6.2.3 求正態隨機變量的值
6.3 抽樣分佈；中心極限定理
6.3.1 樣本均值的抽樣分佈
6.3.2 大數定律在保險精算中的應用
6.3.3 中心極限定理
6.4 正態逼近與正態判定
6.4.1 正態分佈逼近二項分佈
6.4.2 正態判定
習題6
第7章 參數估計
7.1 參數估計的基本原理
7.1.1 點估計
7.1.2 區間估計
7.2 σ已知條件下總體均值μ的區間估計
7.3 σ未知時總體均值μ的區間估計
7.3.1 T分佈
7.3.2 T置信區間
7.4 總體比率的估計區間
7.4.1 總體比率p的點估計
7.4.2 總體比率p的置信區間
7.5 總體標準差的區間估計
7.5.1 X2分佈
7.5.2 總體方差與標準差的置信區間
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本原理
8.1.1 假設檢驗的基本原理
8.1.2 顯著性水平
8.1.3 統計推斷的I型錯誤與II型錯誤
8.2 標準差已知條件下總體均值的假設檢驗
8.2.1 已知σ關於μ的假設檢驗的經典方法
8.2.2 已知σ關於μ的假設檢驗的P值方法
8.3 標準差未知條件下總體均值的假設檢驗
8.3.1 未知σ關於μ的假設檢驗的經典方法
8.3.2 未知σ關於μ的假設檢驗的P值方法
8.4 關於總體比率的假設檢驗
8.4.1 經典方法
8.4.2 P值方法
8.5 關於標準差的假設檢驗
8.5.1 經典方法
8.5.2 P值方法
習題8
第9章 相關性與線性回歸
9.1 相關性
9.2 線性回歸
習題9
附錄A 統計用表
附錄B 統計軟件應用指導
B.1 瞭解Minitab
B.2 在抽樣框架中抽取隨機樣本編號
B.3 堆疊列
B.4 生成餅圖和條形圖
B.5 並列條形圖
B.6 直方圖
B.7 莖葉圖
B.8 計算統計量
B.9 數據排序
B.10 盒形圖
B.11 數據標準化
B.12 生成概率分佈表
B.13 二項分佈、泊松分佈概率分佈圖
B.14 均勻分佈、正態分佈概率分佈圖
B.15 相同分佈不同參數概率分佈圖
B.16 正態概率圖
B.17 參數估計
B.18 假設檢驗
B.19 散點圖和回歸直線
B.20 回歸方程
參考文獻．
第1章 數據收集
1.1 統計簡介
1.1.1 統計學的定義及統計過程
1.1.2 數據類型
1.2 觀察研究、簡單隨機抽樣
1.2.1 觀察研究
1.2.2 簡單隨機抽樣
1.3 其他類型隨機抽樣、誤差的來源
1.3.1 其他類型隨機抽樣
1.3.2 觀察誤差的來源
1.4 實驗設計；雙盲實驗
1.4.1 設計的實驗的定義
1.4.2 實施良好設計的實驗的主要步驟
1.4.3 隨機性設計與雙盲設計
1.4.4 對人做實驗時容易產生的問題
習題1
第2章 用圖、表顯示信息
2.1 分類統計表、條形圖與餅形圖
2.1.1 分類統計表
2.1.2 條形圖與餅圖
2.1.3 並列條形圖
2.2 分組統計表、直方圖及莖葉圖
2.2.1 分組統計表
2.2.2 直方圖
2.2.3 觀測樣本數據組數的確定
2.2.4 莖葉圖
2.3 分佈的形狀與分佈的比較
習題2
第3章 數據的數字特徵
3.1 分佈中心趨向的度量
3.1.1 均值
3.1.2 p位數
3.1.3 眾數
3.1.4 分佈的形狀與均值和中位數
3.2 分佈的離散程度的度量
3.2.1 極差
3.2.2 方差與標準差
3.2.3 經驗法則與切比雪夫定理
3.3 數據位置的度量與盒形圖
3.3.1 數據的標準化
3.3.2 百分位數
3.3.3 四分位數與離群值
3.3.4 五數概括與盒形圖
習題3
第4章 概率及其運算法則
4.1 簡單事件的概率
4.1.1 概率
4.1.2 概率的性質
4.1.3 確定事件概率的方法
4.2 加法法則、餘事件
4.2.1 事件的運算：並與交
4.2.2 餘事件
4.3 乘法法則與條件概率
習題4
第5章 離散型概率分佈
5.1 隨機變量與離散型概率分佈
5.1.1 隨機變量
5.1.2 離散型隨機變量的概率分佈
5.1.3 概率直方圖
5.1.4 離散型隨機變量的均值
5.1.5 離散型隨機變量的方差與標準差
5.2 二項分佈
5.2.1 二項隨機實驗的判據
5.2.2 計算二項概率分佈
5.2.3 二項隨機變量的均值與標準差
5.2.4 二項分佈概率直方圖
5.2.5 運用二項分佈公式進行推斷
5.2.6 二項分佈在保險精算中的應用
5.3 泊松分佈
5.3.1 泊松分佈的概率密度
5.3.2 泊松隨機變量的均值與標準差
5.3.3 用泊松分佈逼近二項分佈
習題5
第6章 連續型概率分佈
6.1 連續型概率分佈及其實例
6.1.1 連續型分佈函數
6.1.2 均勻分佈
6.1.3 正態分佈
6.2 正態分佈
6.2.1 正態隨機變量的標準化
6.2.2 求正態曲線下方圖形面積
6.2.3 求正態隨機變量的值
6.3 抽樣分佈；中心極限定理
6.3.1 樣本均值的抽樣分佈
6.3.2 大數定律在保險精算中的應用
6.3.3 中心極限定理
6.4 正態逼近與正態判定
6.4.1 正態分佈逼近二項分佈
6.4.2 正態判定
習題6
第7章 參數估計
7.1 參數估計的基本原理
7.1.1 點估計
7.1.2 區間估計
7.2 σ已知條件下總體均值μ的區間估計
7.3 σ未知時總體均值μ的區間估計
7.3.1 T分佈
7.3.2 T置信區間
7.4 總體比率的估計區間
7.4.1 總體比率p的點估計
7.4.2 總體比率p的置信區間
7.5 總體標準差的區間估計
7.5.1 X2分佈
7.5.2 總體方差與標準差的置信區間
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本原理
8.1.1 假設檢驗的基本原理
8.1.2 顯著性水平
8.1.3 統計推斷的I型錯誤與II型錯誤
8.2 標準差已知條件下總體均值的假設檢驗
8.2.1 已知σ關於μ的假設檢驗的經典方法
8.2.2 已知σ關於μ的假設檢驗的P值方法
8.3 標準差未知條件下總體均值的假設檢驗
8.3.1 未知σ關於μ的假設檢驗的經典方法
8.3.2 未知σ關於μ的假設檢驗的P值方法
8.4 關於總體比率的假設檢驗
8.4.1 經典方法
8.4.2 P值方法
8.5 關於標準差的假設檢驗
8.5.1 經典方法
8.5.2 P值方法
習題8
第9章 相關性與線性回歸
9.1 相關性
9.2 線性回歸
習題9
附錄A 統計用表
附錄B 統計軟件應用指導
B.1 瞭解Minitab
B.2 在抽樣框架中抽取隨機樣本編號
B.3 堆疊列
B.4 生成餅圖和條形圖
B.5 並列條形圖
B.6 直方圖
B.7 莖葉圖
B.8 計算統計量
B.9 數據排序
B.10 盒形圖
B.11 數據標準化
B.12 生成概率分佈表
B.13 二項分佈、泊松分佈概率分佈圖
B.14 均勻分佈、正態分佈概率分佈圖
B.15 相同分佈不同參數概率分佈圖
B.16 正態概率圖
B.17 參數估計
B.18 假設檢驗
B.19 散點圖和回歸直線
B.20 回歸方程
參考文獻．
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