本书目录导读：
统计学基础（第2版）——深入浅出，助力统计学学习
作者：陈希孺
出版社：高等教育出版社
出版时间：2017年
《统计学基础（第2版）》是陈希孺教授根据多年统计学教学经验编写的一本实用性强的教材，该书深入浅出地介绍了统计学的基本概念、原理和方法，旨在帮助读者建立正确的统计学思维，提高统计学应用能力。
本书共分为九章，主要包括以下内容：
第一章：统计学的基本概念
本章介绍了统计学的基本概念，如总体、样本、数据、变量等，为后续章节的学习奠定了基础。
第二章：概率论基础
本章介绍了概率论的基本概念和性质，如随机事件、概率、条件概率、独立性等，为统计学分析提供了数学基础。
第三章：描述性统计
本章介绍了描述性统计的基本方法，如频数分布、集中趋势、离散程度等，帮助读者对数据进行初步分析。
第四章：推断统计
本章介绍了推断统计的基本方法，如参数估计、假设检验、方差分析等，使读者能够对总体进行推断。
第五章：相关与回归分析
本章介绍了相关与回归分析的基本方法，如相关系数、线性回归、非线性回归等，帮助读者分析变量之间的关系。
第六章：时间序列分析
本章介绍了时间序列分析的基本方法，如自回归模型、移动平均模型、指数平滑等，使读者能够对时间序列数据进行分析。
第七章：多元统计分析
本章介绍了多元统计分析的基本方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析等，帮助读者分析多个变量之间的关系。
第八章：非参数统计
本章介绍了非参数统计的基本方法，如符号检验、秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，使读者能够处理不符合参数假设的数据。
第九章：统计学软件应用
本章介绍了统计学软件的基本操作，如Excel、SPSS、R等，使读者能够将所学知识应用于实际数据分析。
第一章主要介绍了统计学的基本概念，如总体、样本、数据、变量等，使读者对统计学有一个初步的认识。
第二章介绍了概率论基础，为统计学分析提供了数学基础，通过学习本章内容，读者可以掌握随机事件、概率、条件概率、独立性等基本概念。
第三章介绍了描述性统计的基本方法，如频数分布、集中趋势、离散程度等，帮助读者对数据进行初步分析。
第四章介绍了推断统计的基本方法，如参数估计、假设检验、方差分析等，使读者能够对总体进行推断。
第五章介绍了相关与回归分析的基本方法，如相关系数、线性回归、非线性回归等，帮助读者分析变量之间的关系。
第六章介绍了时间序列分析的基本方法，如自回归模型、移动平均模型、指数平滑等，使读者能够对时间序列数据进行分析。
第七章介绍了多元统计分析的基本方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析等，帮助读者分析多个变量之间的关系。
第八章介绍了非参数统计的基本方法，如符号检验、秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，使读者能够处理不符合参数假设的数据。
第九章介绍了统计学软件的基本操作，如Excel、SPSS、R等，使读者能够将所学知识应用于实际数据分析。
《统计学基础（第2版）》是一本内容丰富、实用性强的统计学教材，适合统计学初学者和有一定统计学基础的读者阅读，通过学习本书，读者可以掌握统计学的基本理论和方法，提高统计学应用能力。