第1章 统计学概述
1-1 统计与批判性思维
例1：总体和样本
例2：自愿样本
例3：统计显著性与实际显著性
1-2 数据类型
第1部分：基本数据类型
例1：参数和统计量
例2：定量数据和分类数据
例3：离散型数据和连续型数据
例4：名目测量尺度
例5：次序测量尺度
例6：等距测量尺度
例7：等比测量尺度
例8：区分等比测量尺度和等距测量尺度
第2部分：大数据和缺失数据——过量和不够
1-3 样本数据的收集
第１部分：实验设计与样本数据收集的基础
例1：索尔克疫苗实验
例2：冰激凌与溺水
例3：多阶段抽样设计
第2部分：实验设计与样本数据收集的进阶
第2章 用图表探索数据
2-1 频数分布表——数据的整理与汇总
例1：洛杉矶每日通勤时间频数分布表
例2：空难原因频数分布表
例3：比较纽约和博伊西的每日通勤时间
例4：探索数据——心率是如何测量的
例5：数据探索——差异告诉了我们什么
第1部分：直方图的基本概念
2-2 直方图
第2部分 使用正态分位图评估正态性
2-3 启发性图表与误导性图表
例1：男性心率的点图
例2：男性心率的茎叶图
例3：全球个人计算机出货量的时间序列图
例4：空难原因的帕累托图
例５：空难原因的饼状图
例6：洛杉矶每日通勤时间的频数多边形
例7：相对频数多边形——洛杉矶和博伊西的每日通勤时间
例8：误导性图表——非零纵轴
例9：误导性图表——图标的使用
第1部分：散点图和相关性
2-4 散点图、相关分析与回归分析
例1：存在相关性——用相机对海豹称重
例2：不存在相关性——总统的身高与其对手的身高
例3：不存在相关性——硬币的质量与其制造年份
第2部分：线性相关系数
例4：通过与对数据看鞋印长度与身高是否存在相关性
例5：通过与对数据看鞋印长度与身高之间是否存在相关性
第3部分：回归分析
例6：通过回归线看相关性
第３章 描述、探索和比较数据
3-1 集中趋势的度量指标
第1部分：集中趋势度量的基本概念
例1：均值
例2：中位数——奇数个数据值
例3：中位数——偶数个数据值
例4：众数
例5：中程数
例6：批判性思维与集中趋势的度量指标
第2部分：集中趋势度量指标的进阶部分
例7：根据频数分布表计算均值
例8：平均绩点的计算
3-2 离散程度的度量指标
第1部分：离散程度的基本概念
例１：全距
例２：使用公式3-4计算标准差
例3：使用公式3-5计算标准差
例4：使用范围经验法则解读s
例5：使用范围经验法则估计s
第2部分：离散程度的进阶部分
例6：经验法则
例7：切比雪夫定理
例8：比较“飞船摇滚飞车”和“恐怖魔塔”的等候时间
例9：比较成年男性的身高和体重
第1部分：z分数、百分位数、四分位数及箱形图
3-3 相对位置的度量与箱形图
例1：比较成年人的体温和25美分硬币的重量
例2：4.01级地震的震级是否显著高
例3：求等候时间为45分钟的百分位数
例4：将求P25百分位数转换为相应的数据值
例5：将求P90百分位数转换为相应的数据值
例6：五数概括法
例7：构建箱形图
例8：比较迪士尼乐园热门游乐项目的等候时间
第2部分：异常值和修正箱形图
例9：构建修正箱形图
第4章 概率论
第1部分：概率的基本概念
4-1 概率
例1：分析索赔
例2：简单事件和样本空间
例3：相对频数法——空难
例4：经典计算法——性别相同的概率
例5：主观估计法——在这门统计课中获得A
例6：成年人认为其见过或遇到过鬼的概率
例7：感恩节在星期三和星期四的概率
例8：成年人上网的概率
第2部分：发生比
例9：实际发生比与赔率
4-2 加法原理和乘法原理
例1：吸食毒品或检验结果为阴性的概率
例2：互斥事件和非互斥事件
例３：没有智能手机的概率
例4：毒品检验和乘法原理
例5：无放回随机选取之人检验为阴性的概率
例6：随机选取两人，生日在同一周的概率
例7：根据概率判断显著性结果
例8：计算一块硬盘能正常工作一年的概率
第1部分：对立事件，“至少一个”的概率
4-3 对立事件、条件概率以及贝叶斯定理
例1：求至少一件产品有缺陷的概率
第2部分：条件概率
例2：入职前的毒品检验
第3部分：贝叶斯定理
例3：条件概率谬论
例4：解读医学检验结果
4-4 计数法则
例1：乘法计数法则——黑客破译密码
例2：阶乘法则——打乱字母
例2：阶乘法则——打乱字母
例3：排列法则（元素相异）——三重彩投注
例4：排列法则（元素重复）——出色的问卷调查设计
例5：彩票中头奖的概率
4-5 假设检验的统计模拟
例6：公司官员与委员会的任
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