『自然科学の統計学』（東京大学出版会）
理系、工学系、医学系の基本数理を切れ目なく網羅し解説、AI、
基礎を与える。例：実験計画、時系列、ベイズ統計学。
| 1 | 確率の基礎 |
| 1.1 | いろいろな確率分布 |
| 1.2 | モーメント母関数の性質と応用 |
| 1.3 | 中心極限定理 |
| 2 | 線形モデルと最小二乗法 |
| 2.1 | 線形モデル |
| 2.2 | 最小二乗法 |
| 2.3 | 最小二乗推定量の分散 |
| 2.4 | 誤差分散σ2の推定 |
| 2.5 | 正規線形モデルと標本分布 |
| 2.6 | 線形仮説の検定 |
| 付 | 線形代数と統計学 |
| 3 | 実験データの分析 |
| 3.1 | ２標本問題 |
| 3.2 | １元配置分散分析 |
| 3.3 | 交互作用と要因実験 |
| 3.4 | ２元配置分散分析 |
| 4 | 最尤法 |
| 4.1 | 一般線形モデル |
| 4.2 | 最尤法 |
| 4.3 | データの持つ情報量 |
| 4.4 | 最尤推定量の最適性 |
| 4.5 | 検定の漸近論 |
| 5 | 適合度検定 |
| 5.1 | X2適合度検定 |
| 5.2 | ２つの二項分布の比較 |
| 5.3 | 多項分布の一様性検定 |
| 5.4 | 分割表の対称性の検定 |
| 5.5 | ブラッドリー・テリーのモデル |
| 5.6 | ３次元分割表と対数線形モデル |
| 6 | 検定と標本の大きさ |
| 6.1 | 検定の検出力 |
| 6.2 | 主な検定と検出力 |
| 6.3 | 標本の大きさnの決定 |
| 6.4 | 最強力検定 |
| 7 | 分布の仮定 |
| 7.1 | 正規分布の仮定 |
| 7.2 | 点推定 |
| 7.3 | 仮説検定 |
| 7.4 | 正規分布の仮定のチェック |
| 8 | 質的データの統計的分析 |
| 8.1 | 二値データ |
| 8.2 | ロジット・モデルとプロビット・モデル |
| 8.3 | 確率の推定 |
| 8.4 | 説明変数が２個以上の場合 |
| 9 | ベイズ決定 |
| 9.1 | ベイズの定理 |
| 9.2 | 事前確率分布と事後確率分布 |
| 9.3 | ベイズ推定 |
| 9.4 | 統計的決定理論 |
| 9.5 | ベイズ判別 |
| 10 | 確率過程の基礎 |
| 10.1 | ランダム・ウォークと破産問題 |
| 10.2 | ブラウン運動 |
| 10.3 | マルコフ連鎖 |
| 10.4 | ポアソン過程と出生死滅過程 |
| 10.5 | 確率過程の応用例 |
| 付 | 差分方程式の解法 |
| 11 | 乱数の性質 |
| 11.1 | 乱数の性質 |
| 11.2 | 一様乱数の発生法 |
| 11.3 | 正規乱数の発生法 |
| 11.4 | 一般の乱数の発生法 |
| 付 | 多次元祖結晶構造とスペクトル検定 |