1. 軟件介紹 1.1. R語言基礎 1.1.1.軟件的安裝 1.1.2.R程序腳本的建立和運行 1.1.3.軟件包的安裝和介紹 1.2. 基本數據類型和儲存方式 1.2.1.數據的分類 1.2.2.車險數據的類別 1.2.3.數據結構 本章代碼索引 2. 描述性統計 2.1. 圖示 2.1.1.定性數據 2.1.2.定量數據 2.2. 統計量 2.2.1.集中趨勢 2.2.2.分散程度 2.2.3.相關程度 2.3.車險數據的基本特征 本章代碼索引 3. 保險索賠變量及其分布 3.1. 索賠次數的分布 3.1.1.泊松分布 3.1.2.負二項分布 3.1.3.二項分布 3.1.4.類分布 3.1.5.(a,b,類分布 3.2. 損失額的分布 3.2.1.伽瑪分布 3.2.2.帕累托分布 3.2.3.韋布爾分布 3.3. 保險損失數據的特殊性對分布的影響 3.3.1.混合分布 3.3.2.拼接分布 3.3.3.免賠額對分布的影響 3.3.4.賠付限額、共同保險和通貨膨脹對分布的影響 3.3.5.相對免賠額對分布的影響 3.4. 隨機數 3.4.1.伽瑪分布的隨機數 3.4.2.聚合風險模型 3.5. 抽樣分布 3.5.1.正態總體的抽樣分布 3.5.2.非正態總體的抽樣分布 3.5.3.t分布與標準正態分布的關系 本章代碼索引 4. 點估計 4.1. 矩估計 4.1.1.泊松分布 4.1.2.正態分布的矩估計 4.2. 極大似然估計 4.2.1.極大似然估計的意義 4.2.2.常見分布的極大似然估計 4.2.3.不完整樣本的極大似然估計 本章代碼索引 5. 區間估計和假設檢驗 5.1. 單總體參數的區間估計和假設檢驗 5.1.1.單總體均值 5.1.2.單總體方差  5.2. 雙總體的區間估計與假設檢驗 5.2.1.兩獨立總體均值差 5.2.2.兩正態總體方差比 5.2.3.成對數據的均值差 5.3. 第二類誤差 5.3.1.單邊檢驗：是否有提高 5.3.2.單邊檢驗：是否有降低 5.3.3.雙邊檢驗 5.4. 卡方檢驗 5.4.1.擬合優度檢驗 5.4.2.獨立性檢驗 5.5. 模型選擇 5.5.1.分布擬合 5.5.2.分布比較 本章代碼索引 6. 線性模型 6.1. 線性模型的基本原理 6.1.1.相關系數 6.1.2.線性模型的參數估計與假設檢驗 6.2. 線性模型的評價和預測 6.2.1.線性模型的評價 6.2.2.線性模型的預測 本章代碼索引 7. 方差分析 7.1. 方差分析實驗原理 7.1.1.問題的提出 7.1.2.基本概念 7.1.3.方差分析的基本原理 7.2. 方差分析的實驗代碼 7.2.1.方差分析的代碼實現 7.2.2.方差分析的條件驗證 7.3. 事后檢驗 7.3.1.總體均值兩兩檢驗 7.3.2.多總體均值同時檢驗 本章代碼索引 參考文獻