베르누이 시행은 단순하면서도 독립성의 여부, 종속구조의 형태, 모수화의 방법에 따라 다양 한 확률모델을 성립시키고 또한 샘플링 방법에 따라 여러 가지 확률분포를 생성한다. 따라서 확률 및 통계학의 이론적인 면에서도 매우 중요한 분야의 하나를 차지하고 있을 뿐만 아니라, 응용성의 면에서도 여러 분야에서 널리 적용되고 있다. 나아가서 모든 확률적 시행은 우리가 원하면 베르누이 시행으로 나타낼 수 있어 베르누이 시행은 보다 복잡한 확률 모델 을 설정하는 기본이 된다.
책머리에 = ⅴ일러두기 = ⅶ제1장 서론 1.1 베르누이 시행 = 1 1.2 이 책의 내용 = 7제2장 샘플링 방법 2.1 축차 이항 샘플링 = 9 2.2 샘플링 방법들의 성질 = 19제3장 확률 분포 3.1 독립 p모델에서의 확률 분포 = 31 1 이항 분포 = 32 2 음이항 분포 = 44 3 일반화된 음이항 분포 = 50 4 일반화된 샘플링 방법 S_0하에서의 확률 분포 = 52 3.2 종속(p,λ) 모델에서의 확률 분포 = 55 1 샘플링 방법 S₁하에서의 분포 이론 = 58 2 샘플링 방법 S₂하에서의 분포 이론 = 72 3.3 종속(p,p₁, p_0) 모델에서의 확률 분포 = 74 1 샘플링 방법 S₁하에서의 분포 = 76 2 샘플링 방법 S₂하에서의 분포 이론 = 85 3 샘플링 방법 S₃하에서의 분포 = 95제4장 통계적 추론 방법 4.1 점 추정 = 99 1 추정량의 성질 = 100 2 추정량의 우열 = 108 3 분산의 하한 = 111 4 적률 추정량 = 113 5 최우 추정량 = 115 6 Bayes 추정량과 최대최소 추정량 = 119 4.2 가설 검정 및 신뢰 추정 = 126 1 가설 검정 = 126 2 신뢰 추정 = 142 4.3 유효 샘플링 방법 = 146 1 독립 p 모델 = 147 2 종속(p,p₁, p_0) 모델 = 160제5장 독립 p 모델에서의 모수 추론 5.1 성공 확률 p의 추론에 대한 일반론 = 171 1 최우 추정 = 171 2 불편 추정 = 172 3 유효 추정 = 177 4 Bayes 추정 = 177 5.2 단일 샘플링 방법 S₁하에서의 모수 추론 = 178 1 p의 추정 = 178 2 가설 검정 = 196 3 신뢰 추정 = 199 4 n이 미지의 모수인 경우의 추론 = 206 5.3 역이항 샘플링 방법 S₂하에서의 모수 추론 = 208 1 모수 추정 = 208 2 가설 검정 = 218 3 신뢰 추정 = 220 4 m과 p의 미지의 모수인 경우 = 221 5.4 기타 샘플링 방법하에서의 모수 추론 = 226 1 일반화된 역이항 샘플링 방법 S₃ = 226 2 일반화된 샘플링 방법 = 232 5.5 베르누이 시행에 있어서의 축차확률비 검정 = 240 5.6 성공 확률이 높은 모집단의 선정 = 243 1 개요 = 243 2 이항 모집단의 선정 문제 = 245 3 절차의 설계 = 247제6장 종속 (p, λ) 모델에서의 모수 추론 6.1 샘플링 방법 S₁하에서의 모수 추론 = 262 1 모수 추정 = 262 2 가설 검정 및 신뢰 추정 = 276 3 종속 (p, π) 모델에서의 모수 추론 = 287 6.2 샘플링 방법 S₂하에서의 모수 추론 = 290 1 모수 추정 = 290 2 독립성 검정 = 292제7장 종속(p,p₁, p_0) 모델에서의 모수 추론 7.1 샘플링 방법 S₁하에서의 모수 추론 = 293 1 대표본 이론 = 294 2 소표본 이론 = 298 7.2 샘플링 방법 S₂하에서의 모수 추론 = 302 1 S₂(X : m) = 302 2 기타 유효 역 샘플링 방법들 = 314 7.3 샘플링 방법 S₃하에서의 모수 추론 = 319 7.4 Regier의 형태 변화 모델 = 320참고문헌 = 325찾아보기 = 337