統計學基礎(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮紅偉主編 著

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 統計學原理

店铺： 江阴新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：23635889711

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

內容介紹
本書結構模塊包括學習要點、正文、統計術語、重點知識梳理、習題與實踐訓練、統計學應用案例。本書以統計工作流程為主綫，始終貫徹學以緻用、理論聯係實際的原則，注重實踐能力和創新精神培養，理論適中，案例豐富，操作性強，具有鮮明的時代性和較強的實用性。

目錄
D1章 總論 11.1 統計學的研究對象 11.1.1 統計的含義 11.1.2 統計研究對象的特點 21.1.3 統計的分類 31.2 統計工作過程與研究方法 41.2.1 統計工作過程 41.2.2 統計研究方法 61.3 統計學的基本概念 71.3.1 統計總體與樣本 71.3.2 標誌與指標 81.4 數據的計量尺度 101.4.1 定類尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四種計量尺度的比較 12統計術語 13重點知識梳理 13習題與實踐訓練 14本章案例 18D2章 統計調查 212.1 統計調查的意義和種類 212.1.1 統計調查的意義和特點 212.1.2 統計調查的作用和要求 222.1.3 統計調查的種類 232.2 統計調查方案 242.3 統計調查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽樣調查 302.3.3 統計報錶 312.3.4 重點調查 332.3.5 典型調查 332.4 統計調查的方法和技巧 342.4.1 統計調查方法 342.4.2 統計調查技巧 362.5 Excel在數據搜集中的應用 38統計術語 40重點知識梳理 41習題與實踐訓練 41本章案例 46D3章 統計整理 503.1 統計整理的意義和內容 503.1.1 統計整理的意義 503.1.2 統計整理的內容 513.2 統計分組 523.2.1 統計分組的概念和作用 523.2.2 統計分組的種類 543.2.3 分組標誌選擇及界限的確定 563.2.4 統計分組的方法 573.3 分配數列 583.3.1 分配數列的意義和種類 583.3.2 變量數列的編製 593.4 統計圖錶 663.4.1 統計錶 663.4.2 統計圖 703.5 Excel在數據整理中的應用 733.5.1 利用Excel進行統計分組 733.5.2 利用Excel繪製統計圖 77統計術語 79重點知識梳理 80習題與實踐訓練 80本章案例 85D4章 總量指標和相對指標 904.1 總量指標 904.1.1 總量指標的意義與種類 904.1.2 總量指標的計量單位 914.1.3 總量指標的計算和應用 934.2 相對指標 944.2.1 相對指標的意義與種類 944.2.2 相對指標的計算 954.2.3 相對指標的應用 1034.3 Excel在總量指標和相對指標中的應用 1044.3.1 Excel在總量指標中的應用 1044.3.2 Excel在相對指標中的應用 105統計術語 105重點知識梳理 106習題與實踐訓練 106本章案例 112D5章 平均指標和標誌變異指標 1155.1 平均指標的意義和種類 1155.1.1 平均指標的意義和作用 1155.1.2 平均指標的種類 1175.2 數值平均數 1175.2.1 算術平均數 1175.2.2 調和平均數 1205.2.3 幾何平均數 1225.3 位置平均數 1235.3.1 眾數 1235.3.2 中位數和四分位數 1255.3.3 應用平均指標要注意的問題 1295.4 標誌變異指標 1315.4.1 標誌變異指標的意義和作用 1315.4.2 標誌變異指標的計算及應用 1325.5 Excel在平均指標和標誌變異指標中的應用 1385.5.1 Excel在平均指標中的應用 1385.5.2 Excel在標誌變異指標中的應用 1405.5.3 Excel描述統計工具應用 143統計術語 145重點知識梳理 146習題與實踐訓練 146本章案例 153D6章 抽樣推斷 1546.1 抽樣推斷的基本概念 1556.1.1 總體和樣本 1556.1.2 參數和統計量 1566.1.3 樣本容量和樣本個數 1596.1.4 重復抽樣和不重復抽樣 1596.2 抽樣誤差 1606.2.1 抽樣誤差的概念 1606.2.2 抽樣平均誤差 1616.2.3 抽樣J限誤差 1646.2.4 抽樣J限誤差的概率度 1646.3 抽樣推斷的方法 1656.3.1 抽樣估計 1656.3.2 樣本容量的確定 1686.3.3 抽樣的組織形式 1696.4 參數假設檢驗 1776.4.1 假設檢驗的基本概念 1776.4.2 假設檢驗的步驟 1776.4.3 假設檢驗中的兩類錯誤 1796.4.4 總體均值和總體成數檢驗 1796.5 Excel在抽樣推斷中的應用 1826.5.1 利用Excel進行區間估計 1826.5.2 利用Excel進行假設檢驗 183統計術語 184重點知識梳理 185習題與實踐訓練 185本章案例 189D7章 時間數列 1927.1 時間數列的概念與種類 1927.1.1 時間數列的概念 1927.1.2 時間數列的種類 1937.1.3 時間數列的編製原則 1947.2 時間數列的水平指標 1967.2.1 發展水平 1967.2.2 平均發展水平 1967.2.3 增長量 2037.2.4 平均增長量 2047.3 時間數列的速度指標 2057.3.1 發展速度 2057.3.2 增長速度 2067.3.3 平均發展速度 2077.3.4 平均增長速度 2107.4 時間數列趨勢分析預測 2117.4.1 長期趨勢分析預測 2127.4.2 季節變動分析預測 2197.5 利用Excel進行時間數列分析 2227.5.1 利用Excel進行水平分析與速度分析 2227.5.2 利用Excel進行長期趨勢分析 2247.5.3 利用Excel進行季節變動分析 226統計術語 230重點知識梳理 230習題與實踐訓練 230本章案例 238D8章 統計指數 2408.1 統計指數的概念和種類 2408.1.1 統計指數的概念 2408.1.2 統計指數的種類 2418.2 綜閤指數 2438.2.1 數量指標綜閤指數 2448.2.2 質量指標綜閤指數 2478.3 平均指數 2498.3.1 加權算術平均指數 2498.3.2 加權調和平均指數 2518.4 指數體係及因素分析 2528.4.1 指數體係的含義與作用 2528.4.2 因素分析應用舉例 2538.5 常用價格指數簡介 2628.5.1 消費者價格指數 2628.5.2 股票價格指數 2658.6 Excel在統計指數分析中的應用 2688.6.1 利用Excel進行指數計算 2688.6.2 利用Excel進行因素分析 269統計術語 270重點知識梳理 271習題與實踐訓練 271本章案例 276D9章 相關分析與迴歸分析 2789.1 相關分析 2789.1.1 相關關係的概念 2789.1.2 相關關係的種類 2799.1.3 相關圖錶 2819.1.4 相關係數 2839.2 迴歸分析 2849.2.1 迴歸分析的意義 2849.2.2 迴歸分析的特點 2859.2.3 一元綫性迴歸方程 2859.2.4 估計標準誤差 2889.2.5 判定係數 2899.3 應用相關分析和迴歸分析應注意的問題 2909.3.1 在定性分析的基礎上進行定量分析 2909.3.2 要注意現象質的界限及相關關係作用的範圍 2909.3.3 要將各種分析指標結閤應用 2909.3.4 要盡可能使用大樣本材料 2919.4 Excel在相關迴歸分析中的應用 2919.4.1 利用Excel進行相關分析 2919.4.2 利用Excel進行迴歸分析 293統計術語 294重點知識梳理 295習題與實踐訓練 295本章案例 301附錄A 【習題與實踐訓練】答案 303附錄B 正態分布概率錶 316附錄C 隨機數錶（摘錄） 318附錄D t-分布臨界值錶 319參考文獻 321 顯示全部信息

《洞察數據：開啓量化思維的旅程》 在信息爆炸的時代，數據已成為我們理解世界、做齣決策的關鍵。無論是科學研究、商業分析，還是日常生活中的各種選擇，都需要我們具備洞察數據、解讀模式的能力。《洞察數據：開啓量化思維的旅程》並非一本枯燥的教科書，而是一扇通往量化思維世界的大門，帶領讀者循序漸進地掌握理解和運用數據的核心技能，從而在紛繁復雜的現實麵前，擁有更清晰的視野和更強大的分析能力。 本書緻力於構建一種全新的學習體驗，將抽象的統計學概念融入生動有趣的案例，讓學習過程充滿探索的樂趣，而非被動接受。我們相信，真正的理解源於實踐和應用。因此，本書不會止步於理論的講解，更著重於引導讀者如何將所學知識轉化為解決實際問題的工具。 第一部分：數據初探——從雜亂到有序的旅程 在本書的開篇，我們將從最基礎的數據概念入手，為讀者打下堅實的基礎。 認識你的數據： 我們將首先探討“數據”究竟是什麼，它以何種形式存在，以及為什麼它如此重要。從個人消費記錄、社交媒體互動，到天氣預報、市場價格，數據無處不在。我們將學習如何識彆不同類型的數據，如定性數據（例如顔色、類彆）和定量數據（例如身高、年齡、銷售額），以及它們各自的特點和適用的分析方法。 數據的故事： 數據本身並不會說話，但它們蘊含著豐富的信息。我們將學習如何通過描述性統計來“傾聽”數據。這包括： 集中趨勢的度量： 均值（平均數）、中位數（中間值）和眾數（最常齣現的值）。我們將深入理解它們各自的含義，以及在何種情況下使用哪種度量方法更能準確地反映數據的中心特徵。例如，在描述收入分布時，中位數往往比均值更能避免極端值的乾擾，提供一個更具代錶性的“中間水平”。 離散程度的度量： 極差（最大值減最小值）、方差和標準差。這些指標幫助我們瞭解數據的波動性有多大。一個小的標準差意味著數據點緊密聚集在均值周圍，而大的標準差則錶明數據點分散廣泛。理解離散程度對於評估預測的可靠性至關重要。 數據分布的呈現： 我們將學習如何使用圖錶來可視化數據，讓隱藏在數字中的模式一目瞭然。柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等，我們將探討它們各自的優勢和適用場景。更進一步，我們將介紹直方圖，它能清晰地展示定量數據的頻率分布，幫助我們識彆數據的形狀，例如是否呈對稱分布、偏態分布，或者是否有多峰特徵。 百分位數和四分位數： 這些工具能幫助我們理解數據在特定區間內的分布情況，例如“80%的學生成績高於XX分”。四分位數更是將數據集分成四等份，為理解數據的分布提供瞭一個更精細的視角。 數據收集與整理的智慧： 好的分析始於高質量的數據。我們將探討數據收集的基本原則，如何設計問捲，如何進行抽樣，以及避免常見的測量誤差。同時，數據清洗和預處理也是關鍵步驟，包括處理缺失值、異常值，以及數據轉換等，這些步驟將直接影響後續分析的準確性。 第二部分：概率的魅力——理解隨機世界的基石 現實世界充滿瞭不確定性，而概率論正是我們理解和量化這種不確定性的強大工具。 隨機事件與概率： 我們將從最基本的隨機事件概念齣發，例如拋硬幣、擲骰子，以及更復雜的金融市場波動。我們將學習如何定義事件，理解樣本空間，並掌握計算基本概率的方法。 概率的法則： 學習概率的基本法則，如加法法則和乘法法則，以及條件概率的概念。條件概率在實際決策中至關重要，例如“在已知某人患有某種疾病的情況下，其檢測呈陽性的概率是多少？” 概率分布的奧秘： 概率分布描述瞭隨機變量取不同值的可能性。我們將重點介紹幾種重要的概率分布： 二項分布： 適用於計算在固定次數試驗中，某個結果齣現特定次數的概率，例如成功率固定的生産綫上，生産N件産品中，閤格品齣現K件的概率。 泊鬆分布： 適用於計算在特定時間或空間單位內，某個罕見事件發生次數的概率，例如某服務颱每小時的平均顧客數量，計算在一小時內迎來5位顧客的概率。 正態分布（高斯分布）： 這是自然界和許多社會現象中最為普遍的分布。我們將深入理解其鍾形麯綫的特點，以及標準正態分布的性質。許多統計推斷方法都建立在正態分布的假設之上，理解它對於掌握更高級的統計技術至關重要。 中心極限定理： 這是概率論中最具影響力的定理之一。我們將探討它如何告訴我們，即使原始數據的分布不呈正態，從總體中抽取大量樣本的樣本均值也會趨嚮於正態分布。這為我們進行樣本推斷提供瞭強大的理論支持。 第三部分：推斷的藝術——從樣本走嚮總體 在絕大多數情況下，我們無法獲取整個總體的所有數據，隻能通過樣本來進行推斷。這一部分將教會我們如何安全、有效地從樣本中獲取關於總體的洞察。 抽樣的智慧與偏差： 確保樣本具有代錶性是推斷準確性的前提。我們將學習不同的抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並分析不同抽樣方法可能帶來的偏差。 參數估計： 我們將學習如何根據樣本數據來估計總體的未知參數，例如總體的平均值、比例或方差。 點估計： 使用樣本統計量來估計總體參數，例如用樣本均值估計總體均值。 區間估計： 除瞭一個單一的估計值，我們還需要瞭解這個估計值的不確定性。置信區間應運而生。我們將學習如何構建置信區間，它告訴我們在多大的置信水平下，總體參數會落在這個區間內。理解置信區間的含義至關重要，例如“有95%的把握，該廣告活動的平均點擊率在3.5%到4.2%之間”。 假設檢驗的邏輯： 假設檢驗是統計推斷的核心工具，用於判斷我們對總體參數的某種猜測是否得到樣本數據的支持。 建立假設： 我們將學習如何設定原假設（H0）和備擇假設（H1），它們代錶瞭我們要檢驗的兩種對立的陳述。 檢驗統計量與P值： 我們將學習如何計算檢驗統計量，並理解P值的含義。P值是假設檢驗中的關鍵指標，它告訴我們在原假設為真的前提下，觀察到當前樣本數據或更極端數據的概率。較低的P值（通常小於預設的顯著性水平，如0.05）支持我們拒絕原假設。 不同類型的檢驗： 我們將介紹t檢驗（用於均值比較，尤其是在樣本量較小或總體標準差未知時）、Z檢驗（用於均值或比例的比較，通常在樣本量較大時使用）、卡方檢驗（用於分析分類變量之間的關聯性，以及檢驗觀察頻數與期望頻數的差異）等常用假設檢驗方法。 決策與解釋： 學習如何根據P值和顯著性水平做齣決策，以及如何正確地解釋假設檢驗的結果，避免常見的誤區。 第四部分：關係與迴歸——揭示變量間的奧秘 自然界和人類社會中，許多現象並非孤立存在，而是相互關聯、相互影響的。本部分將幫助讀者理解如何量化和分析變量之間的關係。 相關性分析： 我們將學習如何使用相關係數來度量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。例如，收入與教育水平之間是否存在正相關？運動量與體重之間是否存在負相關？我們將區分相關性與因果性，強調“相關不等於因果”這一重要原則。 迴歸分析的基石： 迴歸分析是我們預測一個變量（因變量）如何隨另一個或多個變量（自變量）的變化而變化的重要工具。 簡單綫性迴歸： 我們將從最簡單的模型開始，分析一個自變量與一個因變量之間的綫性關係。我們將學習如何通過最小二乘法來擬閤迴歸直綫，並解釋迴歸方程的係數（截距和斜率）的含義。例如，根據廣告投入預測銷售額。 迴歸的診斷： 瞭解如何評估迴歸模型的擬閤優度，例如決定係數（R²），它告訴我們自變量在多大程度上解釋瞭因變量的變化。我們還將探討如何檢驗迴歸模型的假設，以及識彆和處理殘差中的模式，這有助於判斷模型的有效性。 多元綫性迴歸： 現實世界的問題往往更加復雜，涉及多個影響因素。我們將學習如何構建包含多個自變量的迴歸模型，從而更全麵地分析變量之間的關係，並對因變量進行更精準的預測。例如，預測房價時，不僅考慮麵積，還考慮地段、房齡、裝修等因素。 第五部分：實踐與應用——讓數據驅動決策 理論的學習最終要迴歸實踐。《洞察數據：開啓量化思維的旅程》的宗旨是賦能讀者，讓他們能夠將所學知識靈活應用於各種實際場景。 案例分析與真實世界的問題： 本書將穿插大量精心設計的案例研究，涵蓋市場營銷、金融投資、醫療健康、社會科學研究等多個領域。通過分析真實數據，讀者將親身體驗如何運用統計學方法解決實際問題，例如： 如何通過數據分析來評估一項營銷活動的效果？ 如何利用曆史數據來預測股票價格的走勢？ 如何在醫療研究中檢驗新藥物的有效性？ 如何分析民意調查數據來理解社會現象？ 工具的介紹與使用（非軟件教程）： 我們將重點介紹與統計學分析緊密相關的概念和思維方式，引導讀者理解各種統計軟件（如Excel、R、Python等）背後所應用的原理，幫助讀者更好地選擇和使用工具，而不是僅僅成為一個操作員。我們將強調理解“為什麼”比掌握“怎麼做”更重要。 批判性思維與數據倫理： 在享受數據帶來的便利時，我們也必須警惕數據的誤用和濫用。本書將引導讀者培養批判性思維，學會質疑數據來源、分析方法和結論，避免被不準確或帶有偏見的信息誤導。同時，也將探討數據隱私、公平性等倫理問題，培養負責任的數據使用觀。 《洞察數據：開啓量化思維的旅程》是一次全麵的數據素養提升之旅。無論您是希望提升工作效率的職場人士，還是渴望在學術研究中取得突破的學生，亦或是希望更理性地理解周遭世界的普通讀者，本書都將為您提供一套係統而實用的方法論。它將幫助您跳齣直覺的局限，擁抱量化思維，從而在日益復雜的世界中，做齣更明智、更精準的決策。讓我們一起，踏上這場洞察數據的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，數據分析扮演著越來越重要的角色，而《統計學基礎（第4版）》這本書，則是我深入理解數據世界的敲門磚。我並不是一個科班齣身的統計學專業人士，但我發現這本書的語言風格非常友好，甚至可以說是“接地氣”。它避免瞭使用過於專業化的術語，或者在引入新概念時，都會給齣詳盡的解釋和易於理解的比喻。我記得書中關於“抽樣”的部分，作者用瞭一個非常形象的比喻，將整個群體比作一鍋濃湯，而抽樣就是從中舀齣一勺來品嘗，然後推斷整鍋湯的味道。這個比喻讓我立刻明白瞭抽樣調查的意義和局限性，以及為什麼需要科學的抽樣方法。此外，書中對“推斷性統計”的講解也讓我受益匪淺。從假設檢驗到置信區間，作者都用非常清晰的邏輯綫索，將復雜的統計推斷過程一步步拆解開來，並且配閤大量的例題，讓我有機會動手實踐，加深理解。我尤其欣賞書中對於“p值”的解釋，它不像一些教材那樣生硬地定義，而是通過不同的場景和案例，來闡釋p值的實際含義以及如何正確解讀它，避免瞭常見的誤區。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的傳遞，更重要的是培養瞭讀者一種用數據思考、用統計語言描述問題、並從數據中發現規律的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名長期從事市場研究的從業者，對於數據解讀和洞察有著極高的要求。在《統計學基礎（第4版）》之前，我嘗試過閱讀一些更偏嚮理論的統計學書籍，但往往因為其過於抽象的數學推導而難以深入。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對統計學教材的看法。它巧妙地將統計學理論與實際的商業應用場景緊密結閤，讓那些原本晦澀的統計學概念變得生動有趣。例如，在介紹“方差與標準差”時，作者並不是直接給齣公式，而是通過比較不同股票價格的波動性，來解釋這兩個指標在衡量風險時的重要性。這種“情境化”的教學方式，讓我能夠立刻感受到統計學在商業決策中的實際價值。書中對於“迴歸分析”的講解，更是讓我眼前一亮。它不僅僅停留在講解綫性迴歸的模型，而是深入探討瞭如何選擇閤適的自變量、如何解讀迴歸係數的含義、以及如何評估模型的擬閤優度，這些都是在實際項目中至關重要的環節。這本書最大的亮點在於，它不僅僅教授“是什麼”，更重要的是教授“為什麼”和“怎麼用”。它教會我如何批判性地看待統計數據，如何避免數據中的陷阱，以及如何利用統計工具來支持和驗證我的商業判斷。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸這本《統計學基礎（第4版）》完全是齣於偶然，當時我在準備一個數據分析相關的項目，需要梳理一些基本概念。老實說，我對統計學一直抱著一種敬而遠之的態度，總覺得它枯燥晦澀，充斥著各種公式和符號，讓人望而生畏。然而，這本書的封麵設計簡潔大氣，標題清晰明瞭，隱隱透露齣一種“一切盡在掌握”的自信。拿到書後，我翻閱瞭幾頁，就被它循序漸進的講解方式吸引住瞭。作者並沒有一開始就拋齣復雜的理論，而是從一些生活中常見的例子入手，比如天氣預報的準確性、産品質量的抽檢等，將統計學的概念巧妙地融入其中。這讓我在不知不覺中就對“數據”、“變量”、“分布”這些原本陌生的詞匯有瞭初步的認識。更重要的是，書中穿插的圖錶和插畫，生動形象地解釋瞭那些抽象的統計原理，比如正態分布的鍾形麯綫，用非常直觀的方式呈現瞭齣來，讓我這個“小白”也能輕鬆理解。我尤其喜歡其中關於“描述性統計”的部分，它教會瞭我如何用最簡單的方式概括一組數據的主要特徵，比如均值、中位數、眾數等，這些工具在日常的分析工作中簡直是必備利器。這本書的優點在於，它並沒有把統計學變成一門純粹的數學學科，而是更加側重於統計學在實際應用中的價值，這對於我這樣的初學者來說，無疑是最大的福音。

评分☆☆☆☆☆

我在學術研究的道路上，常常需要麵對海量的數據，如何從這些數據中提取有價值的信息，一直是我的一個挑戰。《統計學基礎（第4版）》這本書，為我提供瞭強大的理論支持和實用的方法論。它在邏輯結構上非常清晰，從最基礎的數據收集和整理，到復雜的多變量分析，層層遞進，環環相扣。我尤其欣賞書中對於“概率論”基礎知識的講解，它將那些復雜的概率公式，通過生動的生活化場景，比如擲骰子、摸球等，進行瞭詳細的闡釋，讓我這個非數學專業的學生也能輕鬆掌握。在介紹“抽樣分布”時，作者巧妙地運用瞭統計模擬的方法，直觀地展示瞭不同樣本量下抽樣分布的變化趨勢，這比單純的理論推導更加令人信服。書中關於“區間估計”的部分，也給齣瞭多種方法的詳細講解，並且強調瞭在不同場景下選擇何種方法的依據，這對於指導我的實際研究非常有幫助。這本書的深度和廣度都恰到好處，既有紮實的理論基礎，又不乏對實際應用的深入探討，是我進行統計學學習和研究過程中不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

作為一個曾經在統計學領域摸索過一段時間的“過來人”，我深知一本好的教材對於學習者來說有多麼重要。《統計學基礎（第4版）》無疑是我近年來遇到的最優秀的一本。它在保持學術嚴謹性的同時，又充滿瞭人文關懷。書中對於每一個統計概念的引入，都伴隨著對其曆史淵源、現實意義的探討，這使得學習過程充滿瞭人文色彩，而不是枯燥的公式堆砌。我特彆喜歡書中關於“假設檢驗”的章節，作者用一個生動的“陪審團”的比喻，來解釋原假設、備擇假設、以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的風險，這個比喻的巧妙之處在於，它將統計學的抽象概念具象化，讓讀者能夠輕鬆理解其背後的邏輯。此外，書中還對“方差分析”和“卡方檢驗”等重要的統計方法進行瞭詳細的介紹，並且提供瞭大量的計算步驟和實例分析，這對於我這樣需要親手操作來加深理解的學習者來說，簡直是雪中送炭。這本書的語言風格非常流暢，充滿瞭作者對統計學的一腔熱情，這種熱情能夠感染讀者，激發他們深入探索統計學世界的興趣。