本書の主要な目的は、「統計モデルの面白さ」、「統計モデルの基礎」、「代表的な方法の原理」を具体的事例を通して解説することにあるが、それと同時に、読者が「計算」できることを目指している。プロ野球選手でもまずヒットを打つことが自信につながるのと同じように、自分で「計算できる」ことがわかると自信と興味につながるからである。また、本書では、いくつかのトピックスを交えながら、新しいモデルを紹介し、なぜこのような「モデル」が必要なのか、どのようなアイデアの下に誕生してきたのかなどについても入門的な解説を行う。

トピックス（新記録の誕生と競技水準の向上
病原性大腸菌Ｏ‐１５７による集団食中毒）
Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ―中央値の標準誤差を求める？
モデルを比較する
測定誤差のある線形モデル―測定法の比較
一般化線形モデル（ＧＬＩＭ）
ノンパラメトリック回帰モデル
イベント発生までの時間の長さに関するモデル
Ｂａｙｅｓ推測
Ｍａｒｋｏｖ　ｃｈａｉｎ　Ｍｏｎｔｅ　Ｃａｒｌｏ法〔ほか〕