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： 泰州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：24341938429

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

《統計學基礎（第4版）》 一、 圖書簡介 《統計學基礎（第4版）》是一部全麵而深入地介紹統計學基本理論、方法和應用的權威性教材。本書旨在幫助讀者建立紮實的統計學知識體係，掌握分析和解釋數據的關鍵技能，並能將這些技能應用於實際問題的解決。從最基礎的概念入手，本書逐步引導讀者掌握描述性統計、概率論、推斷性統計以及一些進階的統計模型。本書結構清晰，邏輯嚴謹，語言通俗易懂，力求讓不同背景的讀者都能輕鬆入門並學有所獲。 二、 內容概要 本書內容涵蓋瞭統計學的核心領域，並隨著版次的更新不斷充實和完善，力求反映統計學領域的最新發展和應用趨勢。 第一部分：統計學導論與描述性統計 本部分是統計學的入門磚，為讀者打下堅實的基礎。 第一章：統計學概述 統計學的定義與作用： 介紹統計學作為一門科學，其研究對象、核心任務以及在現代社會中日益重要的地位。我們將探討統計學如何幫助我們理解復雜現象、做齣明智決策以及進行科學研究。 統計學的分類： 區分描述性統計和推斷性統計，分彆闡述它們的研究範疇和基本方法。描述性統計側重於數據的概括和可視化，而推斷性統計則關注從樣本數據中推斷總體特徵。 統計學在各領域的應用： 通過生動的案例，展示統計學在經濟學、社會學、醫學、工程學、市場營銷、環境保護等眾多領域中的廣泛應用，激發讀者學習的興趣和動力。 數據類型與測量尺度： 詳細介紹各種類型的數據，如定性數據（分類數據、有序數據）和定量數據（離散數據、連續數據），以及不同的測量尺度（定類、定序、定距、定比），為後續的數據處理和分析奠定基礎。 抽樣方法概述： 簡要介紹抽樣在統計研究中的必要性，並初步提及一些基本的抽樣技術，為後續推斷性統計的學習鋪墊。 第二章：數據的整理與顯示 數據收集與組織： 探討數據收集的常見方式，以及如何有效地組織和存儲數據，為後續分析做好準備。 頻數分布錶： 學習如何構建頻數分布錶，計算相對頻數和纍計頻數，清晰地展現數據的分布規律。 統計圖錶： 介紹各種常用的統計圖錶，如條形圖、餅圖、直方圖、摺綫圖、散點圖等。重點講解如何選擇閤適的圖錶來可視化不同類型的數據，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。強調圖錶的可視化能力和信息傳達效率。 集中趨勢的度量： 深入講解描述數據集中趨勢的常用統計量，包括均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。詳細闡述它們各自的計算方法、適用條件以及解釋含義，並探討它們之間的關係。 離散趨勢的度量： 介紹描述數據離散程度的統計量，如極差、四分位數間距、方差和標準差。重點講解標準差作為衡量數據離散程度的核心指標，以及它在實際問題分析中的作用。 數據的分布形態： 學習如何通過偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）來描述數據的分布形狀，判斷數據是左偏、右偏還是對稱，以及分布的尖銳或平坦程度。 箱綫圖： 介紹箱綫圖（Box Plot）作為一種強大的可視化工具，能夠直觀地展示數據的五數概括（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值），以及識彆異常值。 第二部分：概率論基礎 概率論是推斷性統計的理論基石，本部分將係統介紹概率的基本概念和重要定理。 第三章：概率基本概念 隨機試驗、樣本空間與事件： 定義隨機試驗、樣本空間和事件，理解它們的內在聯係，並學習如何用集閤的語言描述和處理事件。 概率的定義： 介紹概率的不同解釋，包括古典概率、統計概率和主觀概率，並重點掌握概率的基本性質。 概率的計算法則： 講解加法法則（互斥事件和非互斥事件）、乘法法則（獨立事件和非獨立事件）以及條件概率。重點理解條件概率在分析事件之間依賴關係中的重要性。 全概率公式與貝葉斯公式： 闡述全概率公式和貝葉斯公式的推導和應用，學習如何利用它們計算復雜事件的概率，以及在已知某些信息後更新概率的推理過程。 第四章：隨機變量及其分布 隨機變量的定義： 區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，理解隨機變量作為描述隨機現象數值結果的數學模型。 離散型隨機變量的分布： 詳細介紹幾種重要的離散型概率分布，如二項分布、泊鬆分布。分析它們的適用條件、概率質量函數（PMF）、期望與方差，並舉例說明其應用。 連續型隨機變量的分布： 介紹幾種重要的連續型概率分布，如均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）。重點講解正態分布的性質、概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）以及標準正態分布。 期望與方差： 深入理解隨機變量的期望（均值）和方差（衡量離散程度）的概念，學習如何計算它們的期望值和方差，並理解它們在描述隨機變量整體特徵中的作用。 聯閤分布與邊緣分布： 介紹多個隨機變量的聯閤概率分布，以及如何從聯閤分布推導齣單個隨機變量的邊緣分布。 協方差與相關係數： 探討兩個隨機變量之間的綫性關係，引入協方差和相關係數的概念，並學習如何解釋它們的值。 第三部分：統計推斷 本部分是本書的重點和難點，將引導讀者學習如何從樣本數據推斷總體特徵。 第五章：抽樣分布 抽樣的基本概念： 詳細闡述抽樣的意義、抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）以及抽樣誤差。 抽樣分布的概念： 引入統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布概念，這是統計推斷的核心。 中心極限定理： 詳細講解中心極限定理（Central Limit Theorem）的強大威力，理解它如何說明無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布。 t分布、卡方分布與F分布： 介紹在統計推斷中常用的其他抽樣分布，如t分布（用於小樣本推斷）、卡方分布（用於方差檢驗）和F分布（用於方差比較），並闡述它們各自的特點和應用場景。 第六章：參數估計 點估計： 介紹點估計的概念，以及如何用樣本統計量來估計總體的未知參數。重點講解矩估計和最大似然估計等方法，並探討它們的性質（無偏性、有效性、一緻性）。 區間估計： 介紹區間估計的概念，以及如何構造置信區間來估計總體的未知參數。詳細講解針對均值、比例和方差的置信區間的構造方法，並解釋置信水平的含義。 大樣本與小樣本估計： 區分大樣本和小樣本情況下的參數估計方法，理解何時使用z分布，何時使用t分布。 第七章：假設檢驗 假設檢驗的基本原理： 介紹假設檢驗的邏輯框架，包括原假設（H0）和備擇假設（H1），檢驗統計量，顯著性水平（α），p值，拒絕域和接受域。 第一類錯誤與第二類錯誤： 詳細解釋第一類錯誤（拒絕瞭真實的原假設）和第二類錯誤（未能拒絕錯誤的原假設）的概念，以及它們的概率。 單樣本假設檢驗： 學習如何對總體的均值、比例和方差進行單樣本假設檢驗。 雙樣本假設檢驗： 介紹如何比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值、比例和方差。 方差分析（ANOVA）： 引入方差分析的概念，用於比較三個或更多獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 卡方檢驗： 介紹卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。 第四部分：迴歸分析與模型 本部分將介紹如何利用統計模型來分析變量之間的關係，並進行預測。 第八章：相關與迴歸分析 相關分析： 介紹Pearson相關係數，用於衡量兩個定量變量之間的綫性相關強度和方嚮。 簡單綫性迴歸： 詳細介紹簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、最小二乘法估計迴歸係數，以及對迴歸模型的檢驗（t檢驗和F檢驗）。 迴歸係數的解釋： 學習如何解釋迴歸係數的含義，以及在實際問題中的意義。 擬閤優度： 介紹決定係數（R²）等指標，用於衡量迴歸模型對數據的擬閤程度。 殘差分析： 學習如何通過殘差分析來診斷迴歸模型的假設是否滿足，識彆異常值和模式。 第九章：多元迴歸分析 多元綫性迴歸模型： 擴展到多元綫性迴歸，介紹如何同時納入多個自變量來預測因變量。 模型選擇與評估： 探討如何選擇閤適的自變量，以及如何評估多元迴歸模型的整體擬閤優度。 多重共綫性： 介紹多重共綫性問題及其影響，以及一些處理方法。 第五部分：其他統計方法 第十章：時間序列分析基礎 時間序列的特點： 介紹時間序列數據的獨特性質，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。 時間序列分解： 學習如何將時間序列分解為不同成分。 平滑方法： 介紹移動平均法等時間序列平滑技術。 預測方法： 初步介紹一些簡單的時間序列預測模型。 第十一章：非參數統計 非參數檢驗： 介紹不依賴於總體分布假設的非參數統計方法，如符號檢驗、秩和檢驗（Wilcoxon符號秩檢驗、Mann-Whitney U檢驗）、Kruskal-Wallis檢驗等。 非參數方法的優勢與適用性： 探討非參數統計的優點，以及在數據不滿足參數檢驗條件時的應用。 三、 教材特色 1. 內容全麵深入： 涵蓋瞭統計學從基礎概念到核心推斷方法，再到迴歸分析等應用領域，為讀者提供瞭一個完整的統計學知識體係。 2. 理論與實踐相結閤： 每個統計概念和方法都配有清晰的數學推導和直觀的解釋，同時輔以大量貼近實際的統計案例，幫助讀者理解理論在現實世界中的應用。 3. 結構清晰，邏輯嚴謹： 全書按照邏輯順序編排，從易到難，循序漸進，使讀者能夠係統地掌握統計學知識。 4. 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的術語，力求用最簡潔明瞭的語言解釋復雜的統計概念。 5. 豐富多樣的習題： 每章末都配有不同難度和類型的習題，包括計算題、概念題和案例分析題，幫助讀者鞏固所學知識，提高分析解決問題的能力。 6. 與時俱進： 隨著科技發展和數據科學的興起，本書在內容上不斷更新，增加瞭與現代統計應用相關的內容，使其更具時代性。 四、 適用讀者 本書適閤以下讀者群體： 高等院校各專業的學生： 是統計學入門或作為專業選修課的理想教材，能夠為學生未來的學術研究或職業生涯打下堅實的統計學基礎。 需要掌握數據分析技能的從業人員： 無論您從事經濟、金融、市場營銷、科學研究還是其他領域，本書都能為您提供必不可少的統計學工具和分析方法。 對統計學感興趣的自學者： 本書清晰的結構和易懂的語言，使其成為獨立學習統計學的優秀讀物。 五、 總結 《統計學基礎（第4版）》是一本集理論性、實踐性和易學性於一體的經典統計學教材。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解統計學在量化分析和決策過程中的核心作用，掌握分析和解釋數據的基本方法，並為進一步深入學習更高級的統計學分支和數據科學奠定堅實的基礎。本書不僅是一本教科書，更是一扇通往理解數據世界奧秘的窗口。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是統計學入門的寶藏！我一直對數字和數據分析有些畏懼，總覺得統計學離我生活很遙遠，或者說理解起來像是一團亂麻。但自從翻開《統計學基礎（第4版）》，我的看法徹底改變瞭。作者的講解方式非常清晰，循序漸進，一點點地把我從對統計學的陌生感中拉齣來。舉個例子，書中關於描述性統計的部分，講解瞭如何計算均值、中位數、眾數，以及標準差和方差，這些概念乍一看可能有點抽象，但書中通過大量貼近生活和實際應用的例子，比如分析學生考試成績、調查用戶滿意度等等，讓我一下子就明白瞭這些統計量的意義和作用。而且，書中的插圖和圖錶也非常直觀，它們不是簡單地堆砌信息，而是巧妙地將復雜的數據可視化，讓我能更輕鬆地理解數據的分布和趨勢。我特彆喜歡書中那種“學以緻用”的氛圍，不僅僅是理論的堆砌，更注重培養我們運用統計學解決問題的能力。讀完描述性統計的部分，我感覺自己已經能夠初步解讀一些簡單的數據報告瞭，這讓我信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為統計學就是枯燥的公式和冰冷的數據，直到我拿到這本《統計學基礎（第4版）》。這本書讓我看到瞭統計學原來可以這麼有溫度。它不僅僅是在教我理論知識，更是在培養一種思維方式。書中關於實驗設計的部分，我印象特彆深刻。作者通過對比不同的研究設計，闡述瞭如何纔能獲得更可靠、更有說服力的研究結果，這讓我意識到，數據分析的起點——實驗設計，是多麼關鍵。書中還舉瞭很多現實中的例子，比如如何設計一個有效的用戶調研，如何評估一項新政策的效果，這些都讓我覺得學到的知識能夠直接派上用場。而且，這本書的語言風格非常平實，沒有太多華麗的辭藻，也沒有故作高深，讀起來感覺就像和一位經驗豐富的老師在交流。我特彆喜歡書中對一些常見統計謬誤的分析，這讓我能夠更清醒地認識到數據誤導的可能性，從而提高自己的辨彆能力。總而言之，這是一本能夠真正改變你認知，讓你對數據分析産生自信的書。

评分☆☆☆☆☆

說實話，在接觸《統計學基礎（第4版）》之前，我對統計學的印象停留在高中時代的枯燥公式和概率計算上，總是覺得它是一個隻存在於書本和考試裏的學科。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭統計學在現實世界中的強大生命力。書中關於推斷性統計的內容，尤其是假設檢驗和置信區間的部分，雖然一開始讓我覺得有點挑戰，但作者的講解方式非常具有啓發性。他沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是先用通俗易懂的語言解釋瞭這些概念的邏輯核心，比如“我們如何從樣本推斷整體的特徵”以及“我們對推斷結果有多大的把握”。書中提供瞭大量的案例研究，從醫學試驗的有效性評估，到市場營銷策略的成功度分析，再到社會調查的結論解讀，這些鮮活的例子讓我深刻體會到統計學在科學研究、商業決策乃至社會發展中的關鍵作用。我開始意識到，原來我們每天接觸到的各種新聞報道、産品評價，背後都可能隱藏著嚴謹的統計學分析。這本書讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣，也激發瞭我進一步探索統計學在各個領域應用的欲望。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎（第4版）》給我的感覺就像是一個循循善誘的嚮導，帶領我一步步探索統計學的奧秘。我之前嘗試過幾本統計學的書，但總是在一些基礎概念上卡殼，導緻後麵學不下去。《統計學基礎（第4版）》的獨特之處在於，它非常注重理論與實踐的結閤。在講解每一個統計方法的時候，都會配以大量的案例，而且這些案例都足夠貼近我們的實際生活，不會讓你覺得學的東西毫無用處。我尤其喜歡書中關於統計推斷的部分，比如如何理解P值、如何解讀迴歸係數，作者都給齣瞭非常詳盡的解釋，並且解釋得非常到位，能夠讓你真正理解其含義，而不是死記硬背。書中還穿插瞭一些對曆史上有影響力的統計學傢的介紹，這讓我瞭解瞭統計學的發展脈絡，也覺得這個學科更加有血有肉。讀完這本書，我感覺自己不僅掌握瞭一些統計工具，更重要的是，我學會瞭如何用統計學的視角去審視問題，如何用數據來支撐自己的觀點，這對我個人的學習和工作都非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎（第4版）》簡直是一本能“喚醒”你對數據敏感度的書。我之前一直覺得統計學是一個比較“硬核”的學科，需要很強的數學背景纔能理解。但這本書給我的感覺是，它能夠以一種非常友好的方式，將原本可能令人望而生畏的統計概念變得生動有趣。書中在介紹概率論的部分，用瞭不少生活中的例子，比如拋硬幣、擲骰子，甚至是預測天氣，這些都讓我覺得統計學並不遙遠。更讓我驚喜的是，作者在講解一些稍微復雜一點的概念，比如中心極限定理和迴歸分析時，並沒有急於求成，而是層層遞進，通過巧妙的比喻和圖示，一點點地拆解開來，讓我能夠理解其背後的原理。我尤其欣賞書中對統計軟件應用的介紹，雖然沒有深入到代碼層麵，但它指齣瞭如何利用工具來輔助統計分析，這對於我們這些非科班齣身的人來說，無疑是巨大的福音。讀完之後，我感覺自己看待周圍的世界都變得不一樣瞭，開始會不自覺地思考數據背後的含義，分析信息的可靠性。