本书以应用为目标，以方法原理的讲解为主旨，从解决实际问题出发，引导读者主动思考并理解各类统计方法的内涵。全书在系统介绍重要统计概念、基础知识的前提下，避免对数理推导的大篇幅论述，结合大量贴近生活的例题和数据，直观演示应用各类统计方法解决实际问题的分析过程，且绝大部分计算工作由软件完成，可操作性强。本书内容深入浅出，通俗易懂，不具备任何统计基础的读者也可学习使用。

谭英平，对外经济贸易大学保险学院统计与精算学系主任，副教授，中国人民大学统计学博士。从事统计教学工作十余年，在《统计研究》《统计与决策》《统计与信息论坛》等核心期刊发表论文多篇，出版《应用统计学》《统计学》《商务统计》等多本教材和译著，曾获全国统计科学研究优秀成果奖一等奖、北京市优秀统计科讨论文三等奖。

第1章 统计能为你做什么
1.1 统计无处不在
1.2 统计学研究数据
1.3 怎样获得数据
第2章 用图表和统计量看数据
2.1 用图表描述数据
2.2 用统计量描述数据
第3章 用概率分布描述随机变量
3.1 度量事件发生的可能性
3.2 随机变量的概率分布
3.3 由正态分布导出的几个重要分布
3.4 样本统计量的抽样分布
第4章 用样本推断总体
4.1 统计推断的基础知识
4.2 估计不同的总体参数
4.3 检验总体假设
第5章 类别变量分析
5.1 类别变量的观测频数与期望频数是否一致
5.2 两个类别变量是否独立
5.3 度量两个类别变量的关系强度
第6章 类别变量对数值变量的影响
6.1 方差分析解决什么问题
6.2 考虑一个类别变量的影响
6.3 考虑两个类别变量的影响
第7章 利用变量间的关系进行预测
7.1 变量之间有什么样的关系
7.2 建立变量之间的数学表达式
7.3 拟合效果的度量和显著性检验
7.4 是否所有自变量都有必要放进模型
7.5 用自变量预测因变量
7.6 含有类别自变量的回归
第8章 根据过去的模式预测未来
8.1 时间序列的组成要素
8.2 时间序列预测的程序
8.3 平滑法预测
8.4 趋势模型预测
8.5 多成分序列的预测
第9章 用少数变量代表多个变量
9.1 主成分分析
9.2 因子分析
第10章 把对象分成不同的类别
10.1 聚类分析
10.2 判别分析
第11章 不依赖于分布的检验
11.1 关于非参数检验
11.2 单样本的非参数检验
11.3 两样本的非参数检验
附录 各章习题答案
参考书目