《文化数学欣赏丛书：真理相遇统计》从统计学科的特色、人文欣赏的视野着手，运用通俗生动的语言、精彩有趣的故事、丰富典型的案例，介绍统计文化的常识及统计在现实世界中的广泛应用。主要内容包括为何学统计、统计应用概说、统计陷阱概说、统计学与相关学科的关系、统计历史人物故事精选、统计数据概说、统计数据的收集、统计数据的组织、统计数据的概括、统计指数概说、时间序列概说、随机抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、z2检验与方差分析及其相关分析与回归分析。

　　《文化数学欣赏丛书：真理相遇统计》：
　　第一章
　　统计启蒙
　　本章作为全书的开篇语，伴随统计启蒙的梦想，试图回答下述问题．
　　（1）为什么学习统计？
　　（2）统计有哪些具体应用？
　　（3）统计应用有哪些常见陷阱？
　　（4）统计与数学有什么关系？
　　（5）统计与相关学科有什么关系？
　　（6）有哪些伟大统计学家贡献出重要的统计思想方法？
　　1.1为何学统计
　　学习统计的理由有千百条，每个人都有各自的独特答案，学生学习统计的首要理由是要取得好的课程成绩，教师学习统计的理由是不断提高自己的教学水平，统计研究人员学习统计的理由是为了努力提高自己的研究水平，管理人员学习统计的理由是更好地提高管理服务水平，我们作为统计文化普及的一员，学习统计的理由是力求写出通俗易懂的统计科普文化著作，为启蒙普通百姓的统计意识更好地尽自己的微薄之力    。
　　1.1.1从两个典型案例看统计
　　例1.1.1（敏感问题调查）  大家知道，统计调查中调查者往往要通过问卷或口头问答的方式从被调查者处获取某些数据，这里有些问题的数据是易于得到的．例如，人们的年龄、性别、职业、出生地等，一般情况下可以期望回答是如实准确的，但对某些敏感的社会问题则不然，例如：
　　问~个成年人：您吸毒吗？您是同性恋者吗？
　　问一个商人：您曾偷税漏税吗？
　　问一个学生：您考试时作过弊吗？
　　问一个职员：您觉得您的直接上司称职吗？
　　显而易见，很难指望被调整查者会坦率如实地回答这些问题，这时直接调查得到的资料将是极其不可靠的，通过这种资料作出的判断将导致错误的结论．然而鉴于此类问题的重要性，我们必须获得如实回答的数据．很幸运，利用简单概率论的知识，统计学家已经帮助人们找到了此类问题的处理方式．下面通过一个具体问题的调查说明其原理，校方想了解该校学生在某次考试中作弊的情况，通常做法是选定一个或几个有代表性的班级进行问卷调查。问卷设计包含两个问题：
　　第一个问题是希望得到真实回答的敏感问题，此处就是“您在考试中作过弊吗？”；    第二个问题是一个普通问题，任何人都不会回避给出真实答案，例如，“您的学号是偶数吗？”或者“您喜欢读武侠小说吗？”，明确告诉被调查者，每人只需回答其中一个问题，至于具体为哪一个，则由他们自己抛掷一枚硬币来决定，当硬币上的国徽向上时回答第一个问题，否则回答第二个问题；不论回答哪一个问题，都只选择一个字的答案，即“是”或“否”，而且不用注明回答的是第一个问题还是第二个问题，这样的问卷设计使被调查者完全打消了顾虑，因为使对一份回答“是”的问卷也无法证实回答者承认在考试中怍弊，这一答案完全可以是针对第二个问题的，但是这样的问卷对调查目的而言已经足够了，从得到的数据中我们已经可以推断作弊学生的比例，其方法如下。
　　假设被调查对象总数为Ⅳ，回答“是”的人数为Ⅳ1．又假设考试中作弊学生的比例为A，也就是当一个被调查者选定回答第一个问题时，回答“是”的概率是入将被调查者选定回答第二个问题时回答“是”的概率记为口．请注意可以认为序是已知的，对此仍以上面的例子来说明．如果问卷中的第二个问题是“您的学号是偶数吗？”，显然，当被调查的学生人数足够多时，回答“是”的概率，即B，应该很接
　　近1/2；如果第二个问题是“您喜欢读武侠小说吗？”，事情会复杂一些，但这是一个普通非敏感问题，可以通过另一次独立调查来解决。
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第1章 统计启蒙
1.1 为何学统计
1.1.1从两个典型案例看统计
1.1.2 “统计”的含义解释
1.2 统计应用概说
1.2.1 统计在日常生活中的应用
1.2.2 统计在法律中的应用
1.2.3 统计在军事上的应用
1.2.4 统计在考古学中的应用
1.2.5 统计在遗传学中的应用
1.2.6 统计在流行病学中的应用
1.2.7 统计在经济管理中的应用
1.3 统计陷阱概说
1.3.1 辛普森悖论式陷阱
1.3.2 平均数陷阱
1.3.3 百分数陷阱
1.3.4 信息不充分陷阱
1.3.5 样本有偏陷阱
1.3.6 伪造数据式陷阱
1.3.7 统计滥用式陷阱
1.4 统计学与相关学科的关系
1.4.1 统计学与数学的关系
1.4.2 统计学与相关实质性学科的关系
1.5 统计历史人物故事精选
1.5.1 椿兰特和哈雷的故事
1.5.2 高斯与凯特勒的故事
1.5.3 高尔顿与卡尔皮尔逊的故事
1.5.4 戈塞特与费希尔的故事

第2章 统计描述
2.1 统计数据概说
2.1.1 统计数据简述
2.1.2 统计规律简述
2.1.3 大数据简述
2.1.4 数据挖掘简述
2.2 统计数据的收集
2.2.1 统计调查概说
2.2.2 统计调查问卷设计
2.2.3 盖洛普民意测验
2.2.4 随机对照实验
2.3 统计数据的组织
2.3.1 统计数据分组
2.3.2 分布数列概说
2.3.3 统计图简介
2.4 统计数据的概括
2.4.1 总量概括与常用经济总量指标
2.4.2 相对比较与常用相对经济指标
2.4.3 数据集中趋势的概括
2.4.4 数据离散程度的概括
2.5 统计指数概说
2.5.1 统计指数概述
2.5.2 综合指数与平均指数
2.5.3 居民消费价格指数
2.5.4 股票价格指数（SP1）
2.6 时间序列概说
2.6.1 时间序到概述
2.6.2 时间序列的水平指标
2.6.3 时间序列的速度指标
2.6.4 时间序列指标运用
2.6.5 经济增长率与人口自然增长率

第3章 统计推断
3.1 随机抽样与抽样分布
3.1.1 统计学中的常用概念
3.1.2 随机抽样概述
3.1.3 随机抽样误差
3.1.4 抽样推断的数学基础
3.1.5 抽样分布概说
3.2 参数估计
3.2.1 参数估计典型案例
3.2.2 参数的点估计
3.2.3 参数的区间估计
3.2.4 样本容量的确定
3.3 假设检验
3.3.1 假设检验概述
3.3.2 总体均值的检验
3.3.3 总体比例的假设检验
3.3.4 假设检验与区间估计的关系
3.3.5 p值检验
3.4 X2检验与方差分析
3.4.1 X2检验
3.4.2 方差分析
3.4.3 方差估计
3.5 相关分析与回归分析
3.5.1 相关分析概述
3.5.2 相关系数的测定与检验
3.5.3 统计相关误用陷阱
3.5.4 回归分析概说
3.5.5 回归方程的统计检验
3.5.6 回归方程的应用
3.5.7 简荜非线性回归模型
参考文献