OpenIntro Statistics涵蓋了統計的第一門課程，提供了應用統計的嚴格介紹，清晰，簡潔，可訪問。這本書是為本科水平而寫的，但它在高中和研究生課程中也很受歡迎。我們希望讀者能從本書中獲得三個觀點，除此之外，還能形成統計思維和方法的基礎。
本書各章節內容如下:
1. 介紹數據。數據結構、變量和基本的數據收集技術。
2. 總結數據。數據摘要、圖形和隨機化。
3.概率。概率的基本原理。
4. 隨機變量的分布。正態分布和其他關鍵分布。
5. 推理的基礎。在估計總體比例的情況下，統計推斷的一般思想。
6. 分類數據的推理。使用正態分布和卡方分布推斷比例和表。
7. 對數值數據的推斷。使用t分布推斷一個或兩個樣本平均值，比較兩組的統計力量，也使用方差分析的許多平均值的比較。
8. 線性回歸概論。回歸一個預測變量的數值結果。本章的大部分內容可以在第1章之後進行介紹。
9. 多元和邏輯回歸。使用多種預測器對數值和分類數據進行回歸。
OpenIntro Statistics涵蓋了統計的第一門課程，提供了應用統計的嚴格介紹，清晰，簡潔，可訪問。這本書是為本科水平而寫的，但它在高中和研究生課程中也很受歡迎。我們希望讀者能從本書中獲得三個觀點，除此之外，還能形成統計思維和方法的基礎。
本書各章節內容如下:
1. 介紹數據。數據結構、變量和基本的數據收集技術。
2. 總結數據。數據摘要、圖形和隨機化。
3.概率。概率的基本原理。
4. 隨機變量的分布。正態分布和其他關鍵分布。
5. 推理的基礎。在估計總體比例的情況下，統計推斷的一般思想。
6. 分類數據的推理。使用正態分布和卡方分布推斷比例和表。
7. 對數值數據的推斷。使用t分布推斷一個或兩個樣本平均值，比較兩組的統計力量，也使用方差分析的許多平均值的比較。
8. 線性回歸概論。回歸一個預測變量的數值結果。本章的大部分內容可以在第1章之後進行介紹。
9. 多元和邏輯回歸。使用多種預測器對數值和分類數據進行回歸。
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OpenIntro Statistics Fourth Edition
