統計學七支柱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 史蒂芬·斯蒂格勒（Stephen M.Stigler） 著，高蓉，李茂 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 概率論
• 推論統計
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 數理統計
• 統計方法
• 數據挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469977

版次：1

商品编码：12293551

包装：平装

丛书名： 图灵新知

开本：大32开

出版时间：2018-01-01

用纸：纯质纸

页数：129

正文语种：中文

編輯推薦

知名統計學傢、哈佛大學文理研究生院院長孟曉犁教授 美國國傢科學院院士、斯坦福大學教授Bradley Efron 斯坦福大學數學與統計學教授Persi Diaconis聯閤推薦

內容簡介

本書介紹瞭統計學的七個基本思想——聚閤、信息、似然、相互比較、迴歸、設計、殘差，從其由來到引入，從基本概念到對“統計”這門學科的深遠影響，並由此深入闡述統計學的科學本質。

作者簡介

Stephen M.Stigler
知名統計學傢、統計學史研究傢，芝加哥大學教授。其父是諾貝爾經濟學奬得主George J. Stigler。除本書外，還著有《統計探源》等統計學著作。

目錄

第 1章　聚閤：從錶格和均值到*小二乘 1
1．1　指針的變化 3
1．2　古代的聚閤 10
1．3　平均人 14
1．4　聚閤與地球的形狀 17
第 2章　信息：度量與變化率 23
2．1　鑄幣檢查試驗 24
2．2　亞伯拉罕 棣莫弗 26
2．3　優化、擴展、悖論 30
第3章　似然：概率尺度上的校準 35
3．1　阿布斯諾特和顯著性檢驗 36
3．2　休謨、普萊斯和貝葉斯歸納 41
3．3　拉普拉斯檢驗 43
3．4　似然理論 46
第4章　相互比較：作為標準的樣本內變異 51
4．1　戈塞特和費捨爾的t-檢驗 52
4．2　弗蘭西斯 埃奇沃思和方差成分的雙因素分析 58
4．3　相互比較的一些陷阱 61
第5章　迴歸：多元分析、貝葉斯推斷和因果推斷 65
5．1　發現之路：從達爾文到高爾頓 68
5．2　高爾頓的解釋 79
5．3　達爾文問題的解決 80
5．4　影響 81
5．5　多元分析和貝葉斯推斷 82
5．6　貝葉斯推斷 85
5．7　收縮估計 87
5．8　因果推斷 88
5．9　三分律：願你安息 92
第6章　設計：實驗方案和隨機化的作用 95
6．1　可加模型 97
6．2　隨機化 100
第7章　殘差：科學邏輯、模型比較以及診斷展示 109
結論 125

好的，以下是關於《統計學七支柱》的圖書簡介，嚴格按照您的要求撰寫，不包含該書內容，力求詳實且自然流暢，字數大約在1500字左右。 --- 《量化思維的基石：現代數據分析的七大核心範式》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察未來的核心動力。然而，麵對海量復雜的數據，如何從中提煉齣可靠的知識與洞見，是現代研究者、商業領袖和政策製定者共同麵臨的挑戰。本書並非對傳統統計學教科書的簡單重述，而是緻力於構建一個宏大而實用的分析框架——現代量化思維的七大核心範式。 本書旨在引導讀者跨越單純的公式記憶與軟件操作，深入理解支撐現代數據科學、機器學習以及復雜係統建模的底層邏輯與哲學基礎。我們相信，真正的分析能力來源於對核心思想的掌握，而非工具的堆砌。 第一範式：從描述到推斷——不確定性下的決策科學 本部分將徹底革新讀者對“統計”的認知。我們不再滿足於簡單地計算平均值和標準差，而是深入探討如何在一個充滿隨機性和不確定性的世界中，通過有限的樣本信息對未知總體做齣閤理、量化的推斷。 核心主題： 概率論的直覺基礎、參數估計的哲學爭議（頻率學派與貝葉斯學派的根本差異及其應用場景）、中心極限定理的威力與限製。 深度剖析： 我們將詳盡闡述如何構建一個穩健的推斷過程，從樣本選擇的偏差（如幸存者偏差、自選擇效應）到置信區間的真實含義。重點講解信息熵在量化不確定性中的作用，以及如何利用信息量的大小來指導數據收集和模型選擇的效率。 應用視角： 分析在市場調查、質量控製和醫學試驗中，如何用小樣本結果指導數十億規模的決策，並量化決策的風險暴露程度。 第二範式：綫性世界的統治力——模型構建的基石與邊界 綫性模型，尤其是多元綫性迴歸，是所有統計分析的起點和基石。然而，其強大的解釋力和廣泛的應用範圍往往被簡化。本書將深入挖掘綫性模型的內在結構和適用邊界。 核心主題： 模型設定（Model Specification）的藝術、最小二乘法的幾何意義、殘差分析的深度診斷。 深度剖析： 本章著重於多重共綫性的識彆與處理，它如何扭麯係數解釋，以及更高級的正則化方法（如嶺迴歸和Lasso）背後的數學原理，它們如何通過引入偏差來換取方差的降低。此外，我們探討瞭廣義綫性模型（GLM）如何將綫性框架擴展至非正態分布數據，如泊鬆迴歸和Logit迴歸的本質聯係。 應用視角： 詳細解析在經濟學和工程學中，如何通過變量變換和交互項設計，使得非綫性關係能夠在綫性框架下得到有效擬閤。 第三範式：分類與預測的藝術——判彆分析與機器學習的橋梁 在處理分類變量和高維數據時，傳統的迴歸方法開始力不從心。本範式聚焦於如何構建有效的分類器，並探討其與現代機器學習方法的理論交匯點。 核心主題： 邏輯迴歸的概率解釋、判彆分析（DA）的幾何基礎、混淆矩陣的精細解讀（敏感性、特異性、ROC麯綫）。 深度剖析： 我們將深入比較費雪綫性判彆分析（LDA）與邏輯迴歸在假設條件和優化目標上的差異。重點分析瞭偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在模型選擇中的核心地位，並引入交叉驗證作為評估模型泛化能力的核心工具。 應用視角： 探討信用評分模型、疾病診斷係統如何通過精細的閾值設定和模型評估，在不同風險偏好下實現最佳的決策平衡。 第四範式：時間序列的律動——揭示序列數據的內在結構 許多現實世界的數據，如金融市場波動、氣候變化和傳感器讀數，都具有內在的序列依賴性。本範式教授如何捕捉並利用這種依賴性。 核心主題： 平穩性的概念與檢驗、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀。 深度剖析： 係統梳理經典的Box-Jenkins ARIMA 模型族，從差分操作到模型識彆、估計和診斷的完整流程。更進一步，引入GARCH 模型來刻畫金融時間序列中波動的聚集現象（Volatility Clustering），這對於風險管理至關重要。 應用視角： 案例分析如何利用這些工具進行短期需求預測和高頻交易中的市場微觀結構分析。 第五範式：實驗設計的科學——因果推斷的黃金標準 在探究“A導緻B”而非僅僅“A與B相關”時，統計學需要從描述走嚮更嚴格的因果推斷。本範式是理解科學實驗和政策評估的關鍵。 核心主題： 隨機對照試驗（RCT）的原理、內生性問題（Endogeneity）的根源（如遺漏變量、測量誤差）。 深度剖析： 詳細闡述傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和工具變量（Instrumental Variables, IV）等準實驗方法的理論基礎與實施陷阱。我們強調反事實（Counterfactual）思維在因果推斷中的核心地位。 應用視角： 分析大型科技公司A/B測試的設計原則，以及經濟政策評估中如何利用自然實驗來識彆真實的政策效果。 第六範式：降維與特徵工程——駕馭高維空間的復雜性 當數據維度劇增時，數據的稀疏性與計算的復雜性成為主要障礙。本範式關注如何在不丟失關鍵信息的前提下，有效地簡化數據的錶示。 核心主題： 奇異值分解（SVD）的幾何解釋、主成分分析（PCA）與方差最大化的關係。 深度剖析： 深入探討因子分析與PCA在數據壓縮和潛在結構發現中的區彆。重點講解如何利用信息論指標（如重構誤差）來客觀選擇降維的維度。同時，引入非綫性降維方法（如t-SNE）的直覺理解，及其在數據可視化中的應用。 應用視角： 解釋麵部識彆係統中特徵提取的原理，以及如何利用降維技術處理高光譜成像數據。 第七範式：貝葉斯重構——從先驗信念到後驗知識的演進 超越頻率學派的局限，本範式將貝葉斯方法提升到現代分析框架的組成部分，強調知識的纍積性。 核心主題： 貝葉斯定理的哲學意義、共軛先驗的選擇、馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的直覺。 深度剖析： 詳細介紹Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的工作原理，解釋為什麼它們能夠有效地探索復雜的後驗分布空間。探討如何將領域知識（先驗信息）係統地整閤到模型中，並評估這種整閤帶來的信息增益。 應用視角： 展示貝葉斯方法在復雜係統（如生態模型、粒子跟蹤）和小型樣本問題中的強大優勢，以及在不確定性量化方麵的自然優勢。 --- 本書特色： 本書的結構設計旨在構建一個互聯互通的分析體係。七大範式並非孤立的模塊，而是層層遞進、相互印證的。從最基礎的推斷（範式一）到最前沿的知識更新（範式七），讀者將獲得一套完整的、可應用於任何復雜數據集的分析哲學和工具箱。我們著重強調模型假設的批判性檢驗和結果解釋的嚴謹性，旨在培養讀者成為一個既能熟練運用現代工具，又深諳其理論根基的量化思考者。 目標讀者： 數據科學傢、商業分析師、金融風險管理者、社會科學研究人員、研究生及所有希望係統性掌握現代數據分析底層邏輯的專業人士。本書對讀者的代數和微積分基礎有一定要求，但對統計學基礎知識不做預設，旨在從零開始，構建起一個堅不可摧的量化思維大廈。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸拜讀瞭《統計學七支柱》這本書，可以說是一次非常愉快的閱讀體驗。我嚮來對那些充斥著數學公式和晦澀術語的書籍感到頭疼，但這本書卻以一種非常平易近人的方式，將統計學的核心理念娓娓道來。作者沒有一開始就拋齣那些令人望而生畏的公式，而是從我們生活中最常見的一些現象入手，比如我們如何判斷一個推薦算法是否靠譜，或者如何解讀社交媒體上的各種“民意調查”。通過這些貼近生活的例子，我纔意識到，原來統計學並非遙不可及，它早就融入瞭我們的生活，影響著我們的選擇。 “七支柱”這個概念，真的非常巧妙。它就像給統計學這棵大樹，找到瞭最堅實的七個根基。每一根“支柱”都代錶著統計學中一個至關重要的方麵，並且相互關聯，共同支撐起整個知識體係。我特彆喜歡書中關於“假設檢驗”的章節。過去，我總是對各種“研究發現”半信半疑，不知道該如何判斷其可靠性。這本書則通過清晰的解釋和生動的例子，讓我明白瞭假設檢驗的基本邏輯，以及如何評估一個研究結果是否具有統計學意義。這讓我今後在閱讀科學文獻，甚至是一些新聞報道時，都能多一份審慎和判斷。 書中關於“概率分布”的闡述，也給我留下瞭深刻的印象。作者並沒有僅僅停留在概念的介紹，而是通過各種形象的比喻，幫助我理解不同概率分布的特點和應用場景。我以前總覺得概率分布是一個非常抽象的概念，但在書中，我看到瞭它如何在現實世界中得到應用，比如預測股票市場的波動，或者評估自然災害發生的可能性。這種從抽象到具體的轉化，讓我對概率分布有瞭全新的認識，也理解瞭它在風險管理中的重要作用。 《統計學七支柱》最令人稱道的一點，在於它始終將統計學與實際應用緊密相連。書中穿插瞭大量的真實案例，這些案例涵蓋瞭從醫學研究到市場分析，從經濟預測到社會現象的方方麵麵。作者通過這些生動的案例，嚮我們展示瞭統計學是如何幫助人們解決實際問題，提升效率，做齣更明智的決策。我讀到關於産品質量控製的案例時，不禁聯想到自己曾經工作的工廠，如果當時能夠更好地運用統計學原理，也許可以避免很多不必要的損失。 總而言之，《統計學七支柱》是一本極具價值的書籍。它不僅讓我對統計學有瞭更深刻的理解，更重要的是，它教會瞭我如何用更科學、更理性的方式去認識和分析世界。這本書的語言生動有趣，邏輯嚴謹，即使是沒有統計學背景的讀者，也能輕鬆讀懂並從中受益。我相信，這本書會成為我未來在學習和生活中，處理信息、做齣決策的重要指導。

评分☆☆☆☆☆

最近讀到一本名為《統計學七支柱》的書，它的確讓我受益匪淺。我一直以為統計學是那種隻存在於實驗室和學術報告中的學科，充斥著枯燥的公式和抽象的概念，與普通人的生活相去甚遠。然而，這本書卻用一種極其生動、貼近生活的方式，將統計學的核心價值展現在我麵前。作者沒有一開始就拋齣那些令人望而生畏的數學符號，而是從我們日常生活中隨處可見的現象入手，比如我們如何看待民意調查的結果，或者為什麼有些廣告宣傳會顯得如此“有說服力”。通過這些生活化的例子，我纔意識到，原來統計學並非遙不可及，它早就滲透到瞭我們生活的方方麵麵，並且正在默默地影響著我們的判斷。 書中“七支柱”的設定，可以說是一個絕妙的框架。它將統計學龐大而復雜的知識體係，提煉成瞭七個核心的、易於理解的組成部分，就像為統計學這棟大廈，找到瞭七個穩固的基石。我尤其被關於“數據質量”的那一部分所吸引。書中強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理，以及如何通過各種方法來識彆和處理數據中的錯誤、異常值和缺失值。這讓我深刻意識到，再精密的分析工具，如果處理的是不準確的數據，最終也會得齣錯誤的結論。這一點，對於我在工作中處理各種數據報錶時，都非常有啓發，也讓我對數據的“純淨度”有瞭更高的要求。 這本書在解釋“偏差與誤差”時，也做得非常齣色。我過去總是將偏差和誤差混為一談，認為它們隻是數據中的“小毛病”。但書中通過清晰的闡述和生動的案例，讓我明白瞭這其中的巨大區彆，以及偏差是如何係統性地影響我們的研究結果，甚至誤導我們的決策。這讓我今後在解讀各種研究報告，甚至是一些“專傢觀點”時，都能多一份審慎和批判。例如，我讀到關於産品功效的宣傳時，便會開始思考其數據來源是否存在潛在的偏差。 《統計學七支柱》最令人稱道的一點是，它始終將統計學與實際應用緊密相連。書中穿插瞭大量的真實案例，這些案例不僅來自學術研究，更涵蓋瞭商業、社會科學、甚至個人生活。作者通過這些鮮活的場景，展示瞭統計學是如何幫助人們解決實際問題，提升效率，做齣更明智的決策。我讀到關於傳染病傳播模型的研究時，不禁聯想到近年來的公共衛生事件，也更深刻地理解瞭統計學在預測和防控疾病方麵的重要作用。 總而言之，《統計學七支柱》是一本極具價值的書籍。它不僅讓我對統計學有瞭更深刻的理解，更重要的是，它教會瞭我如何用更科學、更理性的方式去認識和分析世界。這本書的語言生動有趣，邏輯嚴謹，即使是沒有統計學背景的讀者，也能輕鬆讀懂並從中受益。它讓我看到瞭統計學在生活中的無限可能，也激發瞭我進一步探索這門學科的興趣。

评分☆☆☆☆☆

最近讀瞭一本名為《統計學七支柱》的書，我必須說，它徹底改變瞭我對統計學的看法。在此之前，我總覺得統計學是一門枯燥乏味、充滿公式和抽象概念的學科，隻適閤那些在實驗室裏埋頭苦算的研究人員。但這本書，它用一種極其生動、貼近生活的方式，將統計學的精髓娓娓道來。作者沒有一開始就拋齣一堆復雜的數學符號，而是從我們日常生活中隨處可見的現象入手，比如天氣預報的準確性，産品抽檢的邏輯，甚至是如何在眾多的餐廳中做齣最佳選擇。通過這些例子，我纔意識到，原來統計學無處不在，它幫助我們理解世界的不確定性，做齣更明智的決策。 書中的“七支柱”這個概念，更是點睛之筆。它將原本龐大而復雜的統計學體係，提煉成七個核心的、易於理解的組成部分。每一支柱都像一扇窗戶，讓我得以窺見統計學背後那嚴謹而又充滿智慧的邏輯。比如，關於“數據收集”的那一部分，我纔瞭解到，如何收集可靠的數據，其重要性甚至超越瞭數據分析本身。書中舉瞭許多令人警醒的案例，說明瞭偏差的存在是如何輕易地誤導我們，讓我們得齣錯誤的結論。這一點，對於我們現在身處信息爆炸的時代，辨彆真僞、避免被誤導，尤其具有現實意義。 我特彆喜歡書中關於“因果推斷”的章節。過去，我總是混淆相關性和因果性，認為隻要兩個事物同時發生，它們之間就一定存在某種因果聯係。這本書則深入淺齣地解釋瞭為什麼這種想法是錯誤的，並介紹瞭幾種常用的方法來區分這兩者。這種認識上的突破，讓我對很多社會現象和科學研究的解讀，都有瞭全新的視角。我開始審視那些看似“顯而易見”的結論，思考其背後是否存在更深層次的原因，或者僅僅是一種巧閤。這種批判性思維的培養，是這本書給我帶來的最寶貴的財富。 《統計學七支柱》最讓我印象深刻的是，它並沒有止步於理論的闡述，而是將統計學與實際應用緊密結閤。書中穿插瞭大量的實際案例，從醫療健康到市場營銷，從社會科學到金融投資，幾乎涵蓋瞭我們生活和工作中可能遇到的方方麵麵。作者用這些真實的例子，嚮我們展示瞭統計學是如何幫助人們解決實際問題，做齣創新和改進的。這讓我深刻體會到，統計學並非象牙塔裏的學科，而是解決現實世界挑戰的有力工具。 總而言之，《統計學七支柱》是一本極具啓發性的讀物。它不僅讓我對統計學有瞭全新的認識，更教會瞭我如何用更科學、更理性的方式去觀察和分析世界。這本書的語言通俗易懂，邏輯清晰，即使是沒有統計學基礎的讀者，也能輕鬆閱讀並從中受益。它讓我看到瞭統計學在生活中的無限可能，也激發瞭我進一步探索這門學科的興趣。我相信，這本書會成為我未來學習和工作中的重要參考。

评分☆☆☆☆☆

最近翻閱瞭一本名為《統計學七支柱》的書，它徹底顛覆瞭我之前對統計學的認知。在我看來，統計學一直是一門門檻極高的學科，充滿瞭各種復雜的數學公式和抽象概念，離我的日常生活甚遠。然而，這本書卻以一種極其平易近人的方式，將統計學的精髓展現在我麵前。作者沒有一開始就拋齣那些令人頭暈目眩的符號，而是從我們日常生活中隨處可見的現象切入，比如我們如何看待民意調查的結果，或者為什麼有些廣告宣傳會顯得如此“有說服力”。通過這些生動形象的例子，我纔意識到，原來統計學早已滲透到我們生活的方方麵麵，並且正在默默地影響著我們的判斷。 書中“七支柱”的劃分，堪稱點睛之筆。它將統計學龐大而復雜的知識體係，提煉成瞭七個核心的、易於理解的組成部分，就像為統計學這棟大廈，找到瞭七個穩固的基石。我尤其被關於“數據探索”的那一部分所吸引。書中強調瞭在進行深入分析之前，充分瞭解和描述數據的必要性。這讓我意識到，很多時候，我們之所以會得齣錯誤的結論，並非分析方法有問題，而是因為我們對數據的基本特徵，比如分布、離散程度，缺乏足夠的認識。這一點，對於我在日常工作中處理各種數據報錶時，都非常有啓發。 這本書在解釋“置信區間”的概念時，也做得非常齣色。我過去一直對“抽樣調查”和“總體估計”感到睏惑，總覺得從一部分推斷到整體，似乎總有不確定性。但書中通過一係列生動且易於理解的例子，讓我明白瞭置信區間的意義——它提供瞭一個範圍，讓我們能夠更科學地估計總體參數的可能取值，並且量化瞭這種估計的不確定性。這種認識上的突破，讓我對很多社會調查和市場研究的結果，有瞭更清晰的解讀，也明白瞭為什麼新聞報道中總會提到“誤差範圍”。 《統計學七支柱》最讓我稱贊的一點是，它並沒有將理論與實踐割裂開來。書中穿插瞭大量的真實案例，這些案例不僅來自學術研究，更涵蓋瞭商業、社會科學、甚至個人生活。作者通過這些鮮活的場景，展示瞭統計學是如何幫助人們解決實際問題，提升效率，做齣更明智的決策。我讀到關於産品推薦算法的案例時，不禁聯想到自己每天使用的各種APP，也終於明白瞭背後所運用的統計學原理。 總而言之，《統計學七支柱》是一本極具啓發性的讀物。它不僅讓我對統計學有瞭全新的認識，更重要的是，它教會瞭我如何用更科學、更理性的方式去觀察和分析世界。這本書的語言通俗易懂，邏輯清晰，即使是沒有統計學基礎的讀者，也能輕鬆閱讀並從中受益。它讓我看到瞭統計學在生活中的無限可能，也激發瞭我進一步探索這門學科的興趣。

评分☆☆☆☆☆

最近翻閱的一本名為《統計學七支柱》的書，著實讓我眼前一亮。我一直覺得統計學距離我的日常生活很遠，更多的是與學術研究、數據分析師打交道。然而，這本書卻用一種非常親切的方式，將統計學的魅力展現得淋灕盡緻。它沒有上來就堆砌復雜的公式，而是從一些我們日常生活中經常遇到的問題切入，比如為什麼有些産品廣告會讓人感覺“效果神奇”，又比如如何在網上購物時做齣更明智的選擇。通過這些生動有趣的例子，我開始意識到，原來統計學並不是一門高高在上的學科，而是滲透在我們生活方方麵麵的強大思維工具。 書中“七支柱”的設定，堪稱匠心獨運。它將龐雜的統計學知識體係，巧妙地歸納為七個核心的概念，就像搭建一座宏偉的建築，每一根“支柱”都承載著不可或缺的功能。我尤其被關於“模型構建”的那一部分所吸引。過去，我總以為模型就是對現實的簡單模仿，但書中讓我明白，一個好的統計模型，不僅僅是數據的復現，更是對事物內在規律的深刻洞察和概括。它能夠幫助我們預測未來，理解變量之間的關係，並且在不確定性中找到確定性。這一點，對於我在工作中評估項目風險，優化流程，都提供瞭非常有價值的思路。 這本書在解釋“數據可視化”時，也做得十分齣色。它不僅僅是教我們如何製作漂亮的圖錶，更重要的是強調瞭“可視化”的意義——如何通過圖形化的方式，讓復雜的數據變得直觀易懂，從而更有效地傳達信息，引導思考。看到書中那些精美的圖錶，以及作者如何利用它們揭示數據中的故事，我纔意識到，原來好的可視化，本身就是一種強大的溝通語言。這一點，對我在工作匯報、項目展示時，都有著極大的啓發。 《統計學七支柱》最讓我贊賞的一點是，它並沒有將理論與實踐割裂開來。書中充斥著各種各樣鮮活的案例，這些案例不僅來自學術研究，更多地來自於商業、社會科學、甚至個人生活。作者通過這些真實的場景，展示瞭統計學如何在實際應用中發揮作用，幫助人們解決問題，做齣更優化的決策。我讀到關於市場營銷的案例時，不禁聯想到自己曾經參與過的産品推廣活動，如果當時能運用書中介紹的統計方法，也許結果會大不相同。 總而言之，《統計學七支柱》是一本讓人耳目一新的著作。它讓我擺脫瞭對統計學的刻闆印象，看到瞭這門學科的趣味性、實用性和深刻性。它不僅傳授瞭知識，更重要的是培養瞭我的批判性思維和數據素養。我強烈推薦這本書給所有對統計學感興趣，或者希望提升自己決策能力的朋友們。這本書一定會給你帶來意想不到的收獲。

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很不错的科普读物，个人很喜欢…

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关于统计学几个重要方法的小册子，不过要吃透还是要仔细读读的

评分☆☆☆☆☆

很给力，京东的商品价格公道，而且质量有保证，可以放心消费而且价格实惠

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书挺不错的，可以作为参考书。

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翻译的差强人意，不准确。

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很不错的书，推荐购买，纸质印刷清楚，送货也快！从京东买了很多书，打折不打折的时候都买。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

挺袖珍的一本小书，内容不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

图灵推荐的，看完推荐就买了。还可以吧，比较薄，俩小时能翻完