第1部　経済データの特徴を知ろう
　第1章　統計学はデータを料理する
1.1　データを料理する方法
1.2　料理するためにデータを類別する
1.3　第1部で学ぶべき事柄
　第2章　質的データの特徴を記述する
　2.1　質的データをグラフ化する
　2.2　質的データの特性値を求める
　練習問題
　第3章　量的データの特徴を記述する
　3.1　間隔尺度データは左右対称に分布する
　3.2　経済データを間隔尺度で分析する
　3.3　異常値を取り込む分析法　
　3.4　経済データを比尺度で分析する
　練習問題
　第4章　経済格差を測定する
　4.1　ジニ係数は経済格差の指標
　4.2　経済格差をグラフ表示する
　4.3　所得の不平等度の実例
　練習問題
第2部　記述する統計学から推測する統計学へ
　第5章　データを生み出す確率分布
　5.1　離散確率変数
　5.2　連続確率変数
　5.3　正規分布は間隔尺度データを生む
　練習問題
　第6章　標本データから母数を推定する
　6.1　母集団と標本を結ぶ確率法則
　6.2　正規母集団から導出される3つの分布
　6.3　正規母集団の母平均μを区間推定する
　6.4　正規母集団の母分散σ^2を区間推定する
　練習問題
　第7章　標本データから仮説を検定する
　7.1　正規母集団の母平均の仮説検定
　7.2　検定結果の誤りを知ろう
　7.3　正規母集団の母分散σ^2の仮説検定
　7.4　正規分布か否かのチェックをしよう！
　7.5　正規母集団の2つの母平均の差のt検定
　7.6　2つの正規母集団の母分散の比のF検定
　練習問題
　第8章　経済データは正規分布するか？
　8.1　対数正規分布は比尺度データを生む
　8.2　対数正規母集団の母幾何平均を検定する
　8.3　対数正規母集団の散布度とジニ係数を推測する
　8.4　母集団分布を仮定しないで統計的推測を行う
　練習問題
第3部　回帰モデルで経済予測をしてみよう！
　第9章　予測のためのモデル作り
　9.1　関係を式にする
　9.2　古典的回帰モデルのよい推定法は？
　9.3　古典的回帰モデルの推定結果は信頼できるか？
　練習問題
　第10章　古典的回帰モデルで予測する
　10.1　単純回帰モデルでの予測
　10.2　重回帰モデルでの予測
　10.3　モデル作りのための補足事項
　練習問題
　第11章　自己回帰モデルで予測をする
　11.1　時系列回帰モデルは古典的仮定を満たさない　
　11.2　予測のための自己回帰モデルを作る
　11.3　自己回帰モデルの予測の特徴
　練習問題
　第12章　時系列回帰モデルで経済予測する
　12.1　定常時系列回帰モデル
　12.2　非定常時系列回帰モデル
　12.3　非定常時系列回帰モデルで予測する
　練習問題
付録A　対数について
付録B　付表