當統計量的抽樣分布不是正態分布或未知，或利用常規小二乘法估計回歸系數得到的殘差非正態，或抽樣分布沒有可用的分析方法時，我們不能用傳統的參數方法來估計置信區間及做統計推斷。此時可利用本書介紹的自助法來估計。自助法是利用蒙特卡洛法從原樣本中「重抽取」大量新樣本，通過這些新樣本得到統計量抽樣分布的估計，再利用估計的抽樣分布來做總體推斷。克里斯托弗·Z.穆尼//羅伯特·D.杜瓦爾所著的《自助法（一種統計推斷的非參數估計法）》介紹了四種自助置信區間法，並比較了它們的優缺點。作者認為，即使研究人員主要使用傳統的推斷方法，也可利用自助法來評估模型。本書采用許多真實數據舉例說明自助法，並總結了怎麽利用不同軟件包來應用自助法進行一些統計推斷的探索。

序前言第1章 簡介 第1節 傳統參數統計推斷 第2節 自助統計推斷 第3節 自助回歸模型 第4節 理論依據 第5節 刀切法 第6節 自助法的蒙特卡洛估計第2章 利用自助法進行統計推斷 第1節 偏差估計 第2節 自助置信區間第3章 自助置信區間的應用 第1節 抽樣分布未知的統計量的置信區間 第2節 當傳統分布假設不成立時的推斷第4章 結論 第1節 未來的研究工作 第2節 自助法的局限性 第3節 結語附錄 利用統計軟件應用自助法注釋參考文獻譯名對照表