第１部　古典的な統計推論（アルゴリズムと推論
頻度派的な推論
ベイズ派的な推論
フィッシャー派的な推論と最尤推定
パラメトリックモデルと指数型分布族）
第２部　コンピュータ時代初期の手法（経験ベイズ法
ジェームズ＝スタイン推定量とリッジ回帰
一般化線形モデルと回帰木
生存時間解析とＥＭアルゴリズム
ジャックナイフとブートストラップ
ブートストラップ信頼区間
交差検証と予測誤差のＣｐ推定
客観ベイズ推論とマルコフ連鎖モンテカルロ法
戦後の統計推論と方法論）
第３部　２１世紀の話題（大規模仮説検定と偽発見率
疎なモデリングとラッソ
ランダムフォレストとブースティング
神経回路網と深層学習
サポートベクトルマシンとカーネル法
モデル選択後の推論
経験ベイズ推定戦略）