第一部分:機率入門第一章:貝氏思維和日常推理第二章:衡量不確定性第三章:不確定性的邏輯第四章;建立二項機率分布第五章:貝他分布第二部分:貝氏機率和事前機率第六章:條件機率第七章:樂高中的貝氏定理第八章:貝氏定理中的事前機率、概度和事後機率第九章:貝氏事前機率與運用機率分布第三部分:參數估計第十章:取平均值與參數估計第十一章:測量資料的擴散範圍第十二章:常態分布第十三章:參數估計的工具:機率密度函數、累積密度函數和分位數函數第十四章:用事前機率做參數估計第四部份:假設測試:統計學的核心第十五章:從參數估計到假設測試:建立貝氏A/B測試第十六章:貝氏因子和事後勝率:觀點之爭第十七章:陰陽魔界中的貝氏推理第十八章:當資料無法將你說服第十九章;從假設測試到參數估計附錄A:R語言快速入門指南附錄B:剛好夠用的微積分附錄C:習題解答