第1章 通过R来学统计很容易

1.1统计是什么？学统计需要什么？

1.2R不仅是一款软件，而且是一种文化

习题

第2章 数据及其模式

2.1数据形式、变量

2.2用图形描述变量的分布

2.3用数字描述变量的分布

2.4密度曲线和正态分布

习题

第3章 从数据中发现关系

3.1使用散点图探索数据

3.2相关

3.3简单线性最小二乘回归

3.4关于相关和回归的注意点

3.5二维列联表的初等分析

习题

第4章 通过实验及抽样获得数据

4.1关于数据

4.2实验设计

4.3抽样设计及推断

习题

第5章 概率：随机性的度量

5.1随机性及概率模型

5.2随机变量

5.3基本概率计算

习题

第6章 抽样分布

6.1频数和频率

6.2样本均值

习题

第7章 统计推断：估计

7.1正态总体均值的置信区间估计

7.2比例的置信区间

7.3对置信区间的常见误解

习题

第8章 统计推断：显著性检验

8.1正态总体均值的显著性检验

8.2对总体比例的显著性检验

8.3关于中位数的非参数检验

8.4合理使用还是滥用检验

8.5检验的势和决策

习题

第9章 二维列联表和拟合优度的x2检验

9.1二维列联表推断

9.2拟合优度检验

习题

第10章 对简单线性回归的推断

10.1简单线性模型

10.2简单线性模型参数的推断

习题

第11章 经典多元线性回归

11.1模型和拟合

11.2变换及逐步回归

11.3自变量包括分类变量的回归

11.4关于经典回归的一些说明

11.5logistic回归和probit回归

习题

第12章 机器学习方法的分类及回归

12.1机器学习方法简介

12.2分类

12.3回归

习题

附录 练习：熟练使用R软件

参考文献