Contiene los conceptos y métodos de la Estadística moderna: un equilibrio entre el análisis de datos -con especial atención a las representaciones gráficas- y los modelos matemáticos, ambas cosas realizadas con el creciente concurso del ordenador.

Tres aspectos hacen singular a este libro. El primero es que los métodos bayesianos y los clásicos son desarrollados a la vez sin ningún tipo de menoscabo de unos frente a otros, aunque el autor se decanta claramente por la aproximación bayesiana. Así, a continuación de los estimadores por punto clásicos se estudian estimadores por punto bayesianos; después de los intervalos de confianza, intervalos creíbles; y siguiendo a los contrastes de hipótesis mediante la teoría de Neyman y Pearson, los contrastes bayesianos y el factor Bayes. Además tras cada método, según corresponda, se estudia su comportamiento tanto frente a la distribución en el muestreo, recogido en el criterio del error cuadrático medio, como frente a la distribución inicial, recogido en la pérdida final esperada. Se incluye también el tratamiento clásico y bayesiano del análisis de la varianza, la teoría de la decisión y la inferencia no paramétrica.

El segundo aspecto es que al final de cada capítulo se incluye una aproximación histórica de la evolución de las ideas que han sido desarrolladas en el mismo, incluyendo unas pinceladas biográficas de los autores que más han contribuido al desarrollo de las mismas.

El tercer aspecto es la publicación de la solución detallada de los ejercicios de final de capítulo como un eficaz complemento de las ideas desarrolladas. Con frecuencia, el alumno echa de menos una colección de ejercicios resueltos -en el texto son 162- que le permitan aclarar y comprobar si ha asimilado correctamente los conocimientos expuestos.