第1章　統計学を学ぶ目的
　　1.1　統計学とは
　　1.2　母集団と標本
　　1.3　データの背後にあるメカニズム
　　1.4　記述統計と推測統計

第2章　1変量データの視覚的・数値的特徴記述
　　2.1　データの分類と尺度
　　2.2　グラフによる可視化
　　2.3　度数分布表とヒストグラム
　　2.4　データの中心を表す統計量
　　2.5　データのばらつきの大きさを表す統計量
　　2.6　ばらつきの比較

第3章　2変量データの視覚的・数値的特徴記述
　　3.1　量的変数と量的変数の関係
　　3.2　量的変数と質的変数の関係
　　3.3　質的変数と質的変数の関係

第4章　確率の基礎
　　4.1　確率論を学ぶ目的
　　4.2　確率の基礎

第5章　離散確率変数
　　5.1　離散確率変数
　　5.2　離散確率変数の期待値，分散
　　5.3　代表的な離散確率分布
　　5.4　離散確率変数の同時分布，周辺分布
　　5.5　離散確率変数の条件付き分布，独立性
　　5.6　離散確率変数のベイズの定理

第6章　連続確率変数
　　6.1　連続確率変数
　　6.2　連続確率変数の期待値，分散
　　6.3　正規分布
　　6.4　連続確率変数が複数ある場合の分布

第7章　変換された確率変数の性質
　　7.1　変換された確率変数の性質

第8章　推測統計の基礎
　　8.1　統計的推測
　　8.2　サンプリング
　　8.3　標本分布
　　8.4　大数の法則
　　8.5　中心極限定理

第9章　推定
　　9.1　母平均の点推定
　　9.2　母分散の点推定
　　9.3　区間推定の考え方
　　9.4　母平均の区間推定

第10章　仮説検定
　　10.1　仮説検定とは
　　10.2　ネイマン–ピアソンの統計的仮説検定
　　10.3　正規分布に基づく尤度比検定

付録A　正規分布以外の代表的な連続確率分布

索引