本书是一本统计学入门教材，第1章给出一些富有启发性的问题；第2章介绍统计软件R的使用；第3章介绍通过画线汇总数据的思想；第4章和第5章介绍概率；第6章介绍估计；第7章介绍推断：给定一个模型和一个样本，我们可以做出什么样的陈述？第8章至第10章介绍估计和推断的三种方法；在之后，作者讨论了简单线性回归的一些扩展，并指出了一些可能的未来学习方向。附录A介绍微积分，附录B介绍计算机编程和R。

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数学\统计学

自然科学和社会科学的研究人员发现自己在大量的新数据中遨游。要想理解这些不断涌现的信息，需要的不仅仅是对公式化统计方法的生搬硬套。本书的主旨是让读者明白，想要成为自信的数据分析师最好深入学习一种统计方法，而不是粗略了解许多方法。
特别需要注意的是，本书侧重于简单线性回归，这是一种与应用统计学中最重要的工具密切相关的方法，将其作为一个详细案例教授基于重抽样、基于似然和贝叶斯统计推断方法。深入考虑简单线性回归，可以了解统计程序的设计方式，了解应用统计学时所持的哲学立场，了解探索统计方法优势的工具。本书的新颖之处在于它的数学水平，对于统计学家来说，它比大多数统计学图书都要温和，但对于非统计学家来说，它又比大多数入门图书都要严谨。

[美]M. D.埃奇（M. D.Edge ）：M.D.Edge 南加州大学定量和计算生物学系的助理教授。他的研究小组开发了进化遗传学的统计方法和数学模型，特别关注进化遗传学与医学和法学应用的交叉领域。他拥有斯坦福大学生物学博士学位、加州大学伯克利分校统计学和心理学硕士学位，以及斯坦福大学人类生物学学士学位，还曾在加州大学戴维斯分校从事博士后研究。