| Előszó | 7 |
| Bevezetés, alapfogalmak | 9 |
| A matematikai statisztika tárgya, célja, eszközei | 9 |
| Statisztikák | 14 |
| Független, azonos eloszlású minták rendezése | 18 |
| Elégséges statisztikák | 21 |
| Az exponenciális eloszláscsalád | 25 |
| A teljesség | 28 |
| Becsléselmélet | 33 |
| Bevezetés. A pontbecslések feladata | 33 |
| A valószínűség becslése | 33 |
| A jó becslés kritériumai | 38 |
| Becslések torzítatlansága, hatásfoka és konzisztenciája | 39 |
| Torzítatlan becslések | 39 |
| Becslések hatásossága | 42 |
| Konzisztens becsléssorozatok | 45 |
| A Cramér-Rao- és a Rao-Blackwell-egyenlőtlenség | 46 |
| Információs határ a torzítatlan becslés szórásnégyzetére | 46 |
| Elégségesség és hatásosság | 58 |
| Becslési módszerek | 64 |
| A legnagyobb valószínűség elve (maximum likelihood elve) | 65 |
| A momentumok módszere | 70 |
| Intervallumbecslések | 71 |
| Konfidenciaintervallumok konstrukciója | 74 |
| Bayes-becslések | 79 |
| Statisztikai hipotézisek vizsgálata | 91 |
| Statisztikai próbák | 94 |
| Kétoldali hipotézis esete | 108 |
| Paraméteres próbák | 110 |
| Az u-próba (egymintás) | 110 |
| Kétmintás u-próba | 112 |
| A Student-féle t-próba (egymintás) | 112 |
| Kétmintás t-próba | 113 |
| Welch-próba | 114 |
| Az F-próba | 115 |
| A Bartlett-próba | 117 |
| A X2-próba és alkalmazásai | 117 |
| Illeszkedésvizsgálat | 118 |
| Homogenitásvizsgálat | 119 |
| Függetlenségvizsgálat | 119 |
| Nemparaméteres próbák | 121 |
| Az előjelpróba | 121 |
| A Wilcoxon-próba | 123 |
| A Kendall-féle (eloszlásmentes) próba függetlenségvizsgálatra | 125 |
| A Hoeffding-féle eloszlásmentes próba függetlenségvizsgálatra | 127 |
| A Blum-Kiefer-Rosenblatt-féle próba | 128 |
| A Kolmogorov-Szmirnov-féle egymintás próba | 130 |
| A Kolmogorov-Szmirnov-féle kétmintás próba | 130 |
| Konfidenciaintervallumok és kapcsolatuk a próbákkal | 133 |
| Szekvenciális eljárások | 139 |
| Bevezetés | 139 |
| A valószínűséghányados-próba | 139 |
| Normális eloszlás | 143 |
| Binomális eloszlás | 144 |
| Szekvenciális becslések | 146 |
| Többdimenziós analizis | 149 |
| A regressziós felület és sík | 149 |
| A többdimenziós normális eloszlás | 152 |
| A normális eloszlás paramétereinek becslése | 157 |
| A lineáris regresszió együtthatóinak becslése | 162 |
| Szórásanalízis | 170 |
| Egyszeres osztályozás (I. modell) | 170 |
| Kétszeres osztályozás (I. modell) | 173 |
| Egyszeres osztályozás (II. modell) | 177 |
| Kovarianciaanalízis | 177 |
| Főkomponens- és faktoranalízis | 184 |
| Főkomponens-analízis | 184 |
| Faktoranalízis | 186 |
| Idősorok elemzése | 189 |
| A vizsgált modell | 189 |
| A mozgóátlag módszer, ill. a simítás | 190 |
| Szezonális ingadozás | 191 |
| A trend | 193 |
| Független idősorok | 193 |
| Stacionárius idősorok | 196 |
| Néhány fontos példa stacionárius idősorokra | 198 |
| Stacionárius idősorok jellemzőinek becslése | 200 |
| A várható érték becslése | 200 |
| A kovarianciák becslése | 201 |
| A spektrális sűrűségfüggvény becslése | 202 |
| Stacionárius idősorok lineáris előrejelzése | 203 |
| Monte Carlo-módszerek | 205 |
| Bevezetés | 205 |
| Határozott integrálok kiszámítása | 206 |
| Differenciálegyenletek megoldása véletlen bolyongásokkal | 209 |
| Lineáris egyenletrendszerek megoldása Markov-láncokkal | 212 |
| Véletlenszám-sorozatok generálása | 213 |
| Fizikai véletlenszám-generátorok | 214 |
| Egyenletes eloszlású pszeudo-véletlen szám-sorozatok generálása | 215 |
| Nem egyenletes eloszlású véletlenszám-sorozatok előállítása | 217 |
| Teljesen egyenletes számsorozatok | 218 |
| Kvázi Monte Carlo-módszer | 219 |
| Véletlenszám-sorozatok felhasználása | 219 |
| Táblázatok | 221 |
| Ajánlott magyar nyelvű irodalom | 235 |
| Ajánlott idegen nyelvű irodalom | 237 |
Folytatás Microsoft-tal