本书共21章。主要介绍了变点分析方法的发展概况，连续分布下的变点统计分析方法，离散分布下的变点统计分析方法，多元正态分布下的变点分析方法，非参数变点分析方法，回归模型的变点分析方法，贝叶斯变点分析方法，基于小波变换的变点统计分析方法，基于最小二乘估计的变点分析方法，基于局部比较法的变点分析方法，指数分布、分布等变点模型，变点统计分析、基于二次多项式回归的变点分析方法及基于三次多项式回归的变点分析方法在公共卫生中的应用，角度资料的变点统计分析方法及其应用，混合分布、混合分布以及混合正态分布下的变点分析方法，回归模型的变点问题，比例风险模型的变点问题，新冠肺炎的变点分析方法，多变点检测方法，高维时间序列的变点分析方法，带季节性的变点统计分析方法以及相依序列的变点分析方法。

1 概论
1.1 变点分析的发展概况
1.2 变点分析常用方法简介
1.3 出生缺陷统计监测方法简介
1.4 正态分布下累计和法平均运行长度的计算
1.5 基于poisson分布下EWMA法及平均运行长度计算
1.6 变点分析方法在医学研究中的应用简介
1.7 本书编写目的
2 连续模型的变点分析方法
2.1 均值变点方法
2.2 方差变点方法
2.3 均值和方差同时有变点的方法
2.4 均值和方差不同时变动的变点问题
2.5 实例分析
3 离散模型的变点分析方法
3.1 二项分布的变点分析方法
3.2 poisson分布的变点分析方法
3.3 几何分布下的变点分析方法
3.4 Informational途径下离散分布的变点分析
3.5 我国出生缺陷监测资料的变点分析
4 多元正态分布下的变点分析
4.1 均向量的变点分析
4.2 协方差矩阵的变点分析
4.3 均向量及协方差矩阵的变点分析医用变点统计分析
5 非参数变点分析方法
5.1 均数变化的变点分析
5.2 位置变化的变点分析
5.3 基于wilcoxon型统计量的变点分析
5.4 基于U统计量的变点过程
5.5 poisson过程变点分析
5.6 流行备择下变点的非参数检验
5.7 其他非参数方法简介
5.8 实例分析
6 回归模型的变点分析方法
6.1 简单线性回归模型的变点分析方法
6.2 多元线性回归模型的变点分析方法
6.3 MA（q）模型的变点分析方法
6.4 AR（P）模型中的变点分析方法
6.5 ARMA（P，q）模型的变点分析方法
7 贝叶斯变点分析方法
7.1 贝叶斯统计概述
7.2 随机变量序列变点的贝叶斯途径
7.3 均匀分布的贝叶斯变点分析
7.4 基于贝叶斯因子的变点统计方法
7.5 基于无先验信息下单参数指数族分布变点的贝叶斯估计
8 基于最小二乘法的变点分析
8.1 均值变点模型（一）
8.2 均值变点模型（二）
8.3 实例分析
8.4 二元分割原理应用于正态总体均值多变点分析
8.5 基于最小二乘法下多变点分析的算法
9 基于局部比较法的变点分析方法
9.1 均值变点模型的局部比较法原理
9.2 实例分析（一）
9.3 多变点检测统计量的局部比较方法
9.4 实例分析（二）
9.5 局部比较原理在SN变点统计量中的应用
10 其他分布类型的变点模型
10.1 平稳和突变点模型
10.2 指数分布的流行变点模型
10.3 指数族分布的流行变点模型
10.4 Gamma模型的变点分析
10.5 基于几种非参数统计量的变点检测方法
10.6 基于AUC的变点检测方法实例分析
10.7 广义pareto分布的变点分析
10.8 weibull分布的变点分析