统计学是应用统计硕士（MAS）专业学位研究生入学统一考试的科目之一。为了帮助考生深入理解考核内容，把握重点、难点，提高考试成绩，根据“专业学位研究生入学统一考试《统计学》考试科目命题指导意见”，精心编写本书。
本书以目前大多数高校使用的统计学教材（贾俊平、何晓群、金勇进编写的《统计学》，中国人民大学出版社）、概率论与数理统计教材（茆诗松、程依明、濮晓龙编写的《概率论与数理统计教程》，高等教育出版社）为基础，将这两本教材的内容有机地融入《应用统计专业硕士考研指导（基础教材篇）》之中。
本书共十四章，所涉及的内容包括导论、数据的搜集、数据的图表展示、数据的概括性度量、概率与概率分布（随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理）、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、时间序列分析和预测、统计指数等。
本书既可作为报考应用统计专业硕士学位统计学科目的复习用书，也可作为本科生学习统计学、概率论与数理统计等课程的指导用书，从而提高学生解决实际问题的能力。同时本书对讲授统计学、概率论与数理统计的教师也具有一定的参考价值。建议本书与《应用统计专业硕士考研指导（提高真题篇）》配套使用。

前言
第1章 导论
1.1 统计及其应用领域
1.2 统计数据的类型
1.3 统计中的几个基本概念
第2章 数据的搜集
2.1 数据的来源
2.2 调查数据
2.3 实验数据
2.4 数据的误差
第3章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理
3.2 品质数据的整理与展示
3.3 数值型数据的整理与展示
3.4 合理使用图表
第4章 数据的概括性度量
4.1 集中趋势的度量
4.2 离散程度的度量
4.3 偏态与峰态的度量
第5章 概率与概率分布
5.1 随机事件及其概率
5.2 随机变量及其分布
5.3 多维随机变量及其分布
5.4 随机变量的数字特征
5.5 大数定律及中心极限定理
第6章 统计量及其抽样分布
6.1 统计量
6.2 关于分布的几个概念
6.3 由正态分布导出的几个重要分布
6.4 样本均值的分布与中心极限定理
6.5 样本比例的抽样分布
6.6 两个样本平均值之差的分布
6.7 关于样本方差的分布
第7章 参数估计
7.1 参数的点估计
7.2 优效估计量
7.3 一致最小方差无偏估计量（UMVUE）
7.4 完备性
7.5 参数区间估计的基本概念
7.6 一个总体参数的区间估计
7.7 两个总体参数的区间估计
7.8 两点、泊松、指数及均匀分布总体参数的置信区间
7.9 最短区间估计
7.10 样本量的确定
7.11 EM算法
7.12 贝叶斯统计
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本问题
8.2 一个总体参数的检验
8.3 两个总体参数的检验
8.4 其他总体参数的检验
8.5 正态分布检验
第9章 分类数据分析
9.1 χ2统计量与拟合优度检验
9.2 列联分析：独立性检验
9.3 列联表中的相关测量
9.4 列联分析中应注意的问题
第10章 方差分析
10.1 方差分析引论
10.2 单因素方差分析
10.3 方差分析中多个样本均值间的多重比较
10.4 双因素方差分析
第11章 一元线性回归
11.1 变量间关系的度量
11.2 一元线性回归
11.3 利用回归方程进行预测
11.4 残差分析
11.5 可线性化的一元非线性回归
第12章 多元线性回归
12.1 多元线性回归模型
12.2 回归方程的拟合优度
12.3 显著性检验
12.4 多重共线性
12.5 利用回归方程进行预测
12.6 变量选择与逐步回归
第13章 时间序列分析和预测
13.1 时间序列及其分解
13.2 时间序列的水平分析
13.3 时间序列的增长率分析
13.4 时间序列预测的程序
13.5 平稳序列的预测
13.6 趋势型序列的预测
13.7 季节型序列的预测
13.8 复合型序列的分解预测
第14章 统计指数
14.1 统计指数的概念和种类
14.2 总指数的编制方法
14.3 指数体系
14.4 几种常用的价格指数
14.5 消费者满意度指数
14.6 综合评价指数
参考文献