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徐蔼婷，李金昌 著

图书标签:

• 统计学习
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• 习题集
• 李航
• 统计建模
• 数据挖掘
• 人工智能
• 理论基础
• 算法实现

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111552932

版次：1

商品编码：12012429

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校经济学系列精品规划教材

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：144

内容简介

　　本书是与李金昌、苏为华编著的国家“十二五”规划教材《统计学》相配套的教辅用书。本书严格对照教材体例，在原教材的学习要点、练习与思考的基础上经增加题型与扩充题量而成，并且提供了相应的参考答案。题型包括填空题、判断题、单项选择题、多项选择题、简答题和计算题等，力求既覆盖全面又突出重点。

目录

前 言
第一部分 学习要点与习题
第一章 总论2
本章要点2
一、填空题4
二、判断题6
三、单项选择题7
四、多项选择题8
五、简答题9
六、计算题10
第二章 统计数据的收集、整理与显示11
本章要点11
一、填空题14
二、判断题16
三、单项选择题16
四、多项选择题18
五、简答题19
六、计算题20
七、实践题20
第三章 变量分布特征的描述21
本章要点21
一、填空题23
二、判断题23
三、单项选择题24
四、多项选择题26
五、简答题28
六、计算题28
第四章 抽样估计32
本章要点32
一、填空题34
二、判断题34
三、单项选择题35
四、多项选择题37
五、简答题37
六、计算题38
第五章 假设检验42
本章要点42
一、填空题44
二、判断题44
三、单项选择题45
四、多项选择题46
五、简答题47
六、计算题48
七、综合分析题49
第六章 方差分析50
本章要点50
一、填空题52
二、判断题52
三、单项选择题53
四、多项选择题54
五、简答题54
六、计算题54
第七章 相关回归分析57
本章要点57
一、填空题59
二、判断题59
三、单项选择题60
四、多项选择题61
五、简答题63
六、计算题63
第八章 时间数列分析66
本章要点66
一、填空题68
二、判断题69
三、单项选择题69
四、多项选择题71
五、简答题73
六、计算题74
第九章 统计指数分析77
本章要点77
一、填空题80
二、判断题80
三、单项选择题81
四、多项选择题83
五、简答题84
六、计算题85
第十章 统计综合评价89
本章要点89
一、填空题91
二、判断题91
三、单项选择题92
四、多项选择题92
五、简答题93
六、计算题94
第十一章 非参数统计方法96
本章要点96
一、填空题98
二、判断题98
三、单项选择题98
四、多项选择题99
五、简答题100
六、计算题100
第二部分 习题参考答案
第一章 总论104
一、填空题104
二、判断题105
三、单项选择题105
四、多项选择题105
五、简答题105
六、计算题106
第二章 统计数据的收集、整理与显示107
一、填空题107
二、判断题108
三、单项选择题108
四、多项选择题108
五、简答题108
六、计算题109
七、实践题111
第三章 变量分布特征的描述112
一、填空题112
二、判断题112
三、单项选择题113
四、多项选择题113
五、简答题113
六、计算题113
第四章 抽样估计115
一、填空题115
二、判断题115
三、单项选择题116
四、多项选择题116
五、简答题116
六、计算题116
第五章 假设检验119
一、填空题119
二、判断题119
三、单项选择题119
四、多项选择题120
五、简答题120
六、计算题120
七、综合分析题121
第六章 方差分析122
一、填空题122
二、判断题122
三、单项选择题122
四、多项选择题122
五、简答题123
六、计算题123
第七章 相关回归分析125
一、填空题125
二、判断题125
三、单项选择题125
四、多项选择题126
五、简答题126
六、计算题126
第八章 时间数列分析129
一、填空题129
二、判断题130
三、单项选择题130
四、多项选择题130
五、简答题130
六、计算题130
第九章 统计指数分析135
一、填空题135
二、判断题135
三、单项选择题135
四、多项选择题136
五、简答题136
六、计算题136
第十章 统计综合评价140
一、填空题140
二、判断题140
三、单项选择题140
四、多项选择题140
五、简答题141
六、计算题141
第十一章 非参数统计方法143
一、填空题143
二、判断题143
三、单项选择题143
四、多项选择题143
五、简答题144
六、计算题144

前言/序言

　　前言　　本书是与李金昌、苏为华编著的国家“十二五”规划教材《统计学》相配套的教辅用书。《统计学》自2007年2月出版以来，经过不断修改至今已经第4版，目前正在准备第5版。《统计学》出版后，广大读者给予了真切关爱与充分肯定，同时也提出了很多宝贵的意见与建议，其中就包括希望我们能够编写一本配套的习题集，以便更好地满足师生的教学需要。经过一段时间的准备，本书终于与大家见面了。 　　本书由徐蔼婷、李金昌编著，刘波、李佩瑾、祝瑜晗、石薇等参与了相关的辅助性工作。本书严格对照教材体例，在原教材的学习要点、练习与思考的基础上经增加题型与扩充题量而成，并且提供了相应的参考答案。题型包括填空题、判断题、单项选择题、多项选择题、简答题和计算题等，力求既覆盖全面又突出重点。本书由李金昌教授最终修改审定。今后再版时还将做进一步的增加与扩充。由于时间所限，错误恐怕难免，望读者及时批评指正。

《算法漫谈：从基础到进阶的算法思维之旅》 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于算法思维的精彩漫谈。它以引人入胜的叙事方式，带领读者一步步走进算法的奇妙世界，从最基础的概念出发，逐步探索更复杂、更具挑战性的算法模型。本书的核心在于培养读者的“算法直觉”和“问题拆解能力”，教会读者如何像一位经验丰富的侦探一样，分析问题、提炼关键、设计策略，最终找到最优解。 本书内容详述： 第一部分：算法的基石——思维的起点 第一章：何为算法？——解决问题的艺术 我们将从日常生活中的例子出发，阐述算法的本质：解决特定问题的步骤化、规范化方法。 探讨算法的三个核心要素：输入、输出和有限性。 通过简单的“煮水”或“找路”场景，形象地介绍算法的逻辑性和严谨性。 引入“效率”的概念，为后续章节的算法分析奠定基础。 第二章：数据结构的初步认知——信息的组织之道 介绍基本的数据结构，如数组、链表、栈和队列。 以“图书管理系统”或“排队购票”等实际应用场景，说明不同数据结构在信息存储和访问上的优劣。 强调数据结构是算法的载体，选择合适的数据结构能极大地提升算法效率。 通过图示和简单的代码片段（仅用于概念说明，非详细实现），帮助读者理解数据结构的内部运作。 第三章：简单算法的构建——从“是什么”到“怎么做” 聚焦于基础的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序。 逐步分析每种算法的实现逻辑，并通过图解展示其工作过程。 引导读者思考这些简单算法的性能特点，例如它们的时间复杂度。 引入“递推”和“递归”的思想，为理解更复杂的算法打下基础。 第二部分：进阶算法的探索——思维的飞跃 第四章：分而治之的智慧——递归与分治算法 深入讲解递归的思想，并通过经典问题如“汉诺塔”、“斐波那契数列”等进行演示。 介绍分治算法的通用框架，并以“二分查找”为例，展示其高效性。 探讨分治算法在解决大规模问题时的优势，以及递归深度和栈溢出的潜在问题。 第五章：贪婪的效率——贪心算法的魅力 解释贪心算法的核心思想：每一步都做出当前看起来最优的选择。 通过“找零钱”、“活动选择”等问题，展示贪心算法的应用。 分析贪心算法适用的条件，以及并非所有问题都适用于贪心策略。 引导读者理解“局部最优不一定导致全局最优”的陷阱。 第六章：动态规划的精妙——优化决策的艺术 这是本书的重点章节之一。我们将深入浅出地剖析动态规划的思想。 从“最长公共子序列”、“背包问题”、“区间调度”等经典问题出发，逐步揭示动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”。 强调动态规划的核心在于“避免重复计算”，通过表格化或记忆化搜索实现。 引导读者学会如何将一个复杂问题转化为一系列相互关联的子问题。 第三部分：图算法与搜索——连接与寻路的奥秘 第七章：图的遍历与连通——网络的探索 介绍图的表示方法：邻接矩阵和邻接表。 详细讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过“迷宫寻路”、“社交网络分析”等案例进行说明。 探讨图的连通性，介绍并查集（Disjoint Set Union）的基本思想。 第八章：最短路径的追寻——权衡与抵达 介绍Dijkstra算法，讲解其如何在带权图中找到单源最短路径。 介绍Floyd-Warshall算法，用于解决所有顶点对之间的最短路径问题。 讨论Bellman-Ford算法，并分析其在存在负权边时的应用。 第四部分：算法分析与优化——效率的追求 第九章：时间与空间——算法的性能度量 详细介绍大O表示法，讲解如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。 区分常数时间、对数时间、线性时间、平方时间等概念。 通过实例分析，帮助读者理解不同算法在处理大规模数据时的性能差异。 第十章：算法的优化之路——精益求精 总结前面章节所学到的优化思想，如使用更高效的数据结构、避免重复计算、选择合适的算法策略等。 介绍一些常见的优化技巧，如缓存、预计算等。 鼓励读者在解决实际问题时，始终思考“是否有更优的解法”。 本书的特点： 循序渐进，由浅入深： 从最基本概念讲起，逐步引入复杂算法，确保读者能够轻松理解。 案例驱动，形象生动： 大量运用生活化的例子和生动的比喻，使抽象的算法概念变得触手可及。 注重思维培养： 强调算法背后的逻辑和解决问题的思维模式，而非死记硬背。 图文并茂，易于理解： 丰富的图解和流程图，帮助读者直观理解算法过程。 实践导向： 引导读者将所学知识应用于解决实际问题，激发学习兴趣。 《算法漫谈》不仅仅是一本算法书籍，更是一本开启思维方式的指南。无论您是计算机科学的初学者，还是希望提升算法能力的从业者，本书都将是您不可或缺的良伴，带您在算法的海洋中自在遨游，发现解决问题的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对统计学一直抱有一种敬畏又畏惧的心态。一方面，我能感受到统计学在现代社会中的重要性，无论是科学研究还是商业决策，都离不开它。另一方面，那些复杂的公式和抽象的概念，常常让我望而却步。《统计学习题集》这本书，就像一盏指路明灯，为我驱散了心中的迷雾。它巧妙地将抽象的理论与生动的实例相结合，让我能够以一种更直观、更容易接受的方式去理解统计学。书中关于概率分布的那一部分，我之前一直觉得很枯燥，但通过书中关于彩票中奖概率、保险理赔等实际案例，我 suddenly 领悟了不同概率分布的意义和应用场景。让我特别惊喜的是，书中对统计推断部分的讲解，它不是简单地介绍点估计和区间估计，而是通过分析民意调查、产品质量检测等案例，让我明白了为什么需要进行统计推断，以及如何根据样本数据来推断总体特征。这本书的题目设计非常贴心，很多题目都会给出一些提示，或者暗示解题的方向，这对于初学者来说非常友好。而且，书中还附带了一些关于统计软件（如R语言）的使用指导，这让我能够将学到的理论知识直接应用到实践中，而不仅仅停留在纸面上。我常常会花很长时间去反复练习书中的题目，每一次练习都让我对统计学有了更深的理解和更强的信心。这本书不仅提升了我的知识水平，更重要的是，它让我对统计学产生了浓厚的兴趣，让我愿意投入更多的时间和精力去学习它。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习充满好奇的非科班出身的学习者，在自学过程中，经常会遇到一些统计学上的瓶颈。《统计学习题集》这本书，如同一位经验丰富的向导，为我打开了通往机器学习核心的统计学大门。它没有像某些教材那样，一上来就抛出大量晦涩难懂的数学公式，而是从更贴近实际应用的角度入手，循序渐进地引导我理解统计学在机器学习中的关键作用。例如，在关于模型评估的章节，书中通过一个图像识别的案例，让我深刻理解了混淆矩阵、精确率、召回率等评估指标的重要性，以及它们如何帮助我们衡量模型的性能。最令我赞赏的是，书中对统计学习理论的讲解，它没有仅仅停留在模型的使用层面，而是深入剖析了模型背后的统计学原理，比如偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合的根源等等。通过做书中的相关练习，我能够更清晰地理解为什么某些模型会表现出特定的行为，以及如何通过调整模型或数据来优化其性能。这本书的题目设计非常有代表性，涵盖了分类、回归、聚类等多种机器学习任务，让我能够通过练习来巩固和深化对不同算法的理解。此外，书中还提供了一些关于如何解释模型预测结果的练习，这对于我这样需要向他人解释模型工作原理的学习者来说，非常有价值。这本书让我不仅学会了如何“使用”统计学，更重要的是，它让我学会了如何“理解”统计学，这对我后续深入学习机器学习起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是一门非常实用的学科，但过去接触到的教材，往往过于理论化，难以与实际应用联系起来。《统计学习题集》这本书，成功地打破了这一壁垒。它以一种非常生动、形象的方式，将统计学的概念和方法呈现在读者面前。书中的题目，没有生硬的公式推导，更多的是基于真实的场景和数据，让我能够身临其境地去感受统计学解决问题的魅力。我尤其喜欢书中关于数据挖掘和模式识别的部分，它通过分析用户点击行为、社交网络关系等数据，让我理解了如何利用统计学方法来发现数据中的隐藏模式和规律。让我印象深刻的是，书中关于聚类分析的讲解，它不是简单地介绍K-means算法，而是通过分析客户分群、商品推荐等案例，让我明白了聚类分析在实际业务中的广泛应用，以及如何根据不同的业务需求选择合适的聚类方法。这本书的题目设计非常有层次感，从基础的概念理解，到复杂的模型构建和应用，循序渐进，让我在不知不觉中提升了统计学能力。而且，书中还提供了一些关于如何可视化统计分析结果的指导，这对于我这样需要向非技术背景的同事解释数据分析结果的人来说，非常有帮助。我常常会把书中的案例作为自己工作中的灵感来源，并且在实际工作中运用学到的统计方法来解决各种挑战。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它让我对统计学这门学科产生了由衷的喜爱。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够帮助我深化统计学理解，并将其与实际项目结合的教材。《统计学习题集》这本书，简直是为我量身定做的。它不仅仅是一道题的堆砌，更像是为我量身打造了一个探索统计学奥秘的实验室。书中的题目涉及的领域非常广泛，从经典的回归分析，到现代的机器学习模型，应有尽有。最让我赞赏的是，这本书没有简单地罗列题目，而是将每一个题目都置于一个具体的应用背景之下。例如，在关于模型选择的章节，书中设计了一个根据用户行为预测产品销量的题目，通过这个题目，我深刻理解了交叉验证、正则化等概念的重要性，以及如何选择最适合特定场景的模型。这本书的解题思路非常清晰，而且往往会提供多种解题方法，并分析它们的优缺点，这让我能够更全面地理解同一个问题可以有不同的解决方案，从而培养我批判性思维的能力。我常常会花很多时间去钻研那些我一开始觉得难以理解的题目，但最终都能在书中的引导下找到答案，并且对背后的原理有了更深的认识。这本书让我摆脱了过去那种“只会解题，不懂原理”的尴尬境地。它不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它让我学会了如何将统计学知识应用到实际的数据科学项目中，解决真实世界的问题。我强烈推荐给所有有志于从事数据科学、机器学习等领域的学生和研究者，这本书一定会让你受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名多年在金融行业工作的从业者，虽然工作中经常会接触到统计数据，但对于统计学的理论基础和实际应用，总觉得缺乏系统性的认知。手里这本《统计学习题集》，就像及时雨一样，给了我一个重新审视和学习统计学的机会。这本书最大的特点在于，它不拘泥于理论的死记硬背，而是通过大量贴近实际业务场景的案例，来讲解统计学的概念和方法。例如，在风险管理的部分，书中设计了很多关于蒙特卡洛模拟和VaR计算的题目，这些都与我日常的工作息息相关。通过做这些题目，我不仅巩固了相关的统计知识，更重要的是，我明白了如何在实际工作中应用这些工具来量化和管理风险。让我印象深刻的是，书中对于时间序列分析的讲解，它没有仅仅停留在ARIMA模型的公式推导，而是通过分析股票价格、通货膨胀率等真实数据，让我理解了如何识别时间序列的趋势、季节性和随机性，以及如何利用这些信息进行预测。这本书的题目难度梯度设计得非常好，能够满足不同水平读者的需求。我作为有一定实践经验但理论基础薄弱的读者，能够从基础题开始，逐步深入到更复杂的模型应用，这种感觉非常踏实。此外，书中对一些统计软件的使用也有所提及，这对于我们这些希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，非常有价值。我真心感谢作者的良苦用心，将如此实用且富有深度的内容呈现给了我们，它不仅提升了我的专业技能，更让我对未来在金融统计领域的探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对自然语言处理（NLP）领域非常感兴趣，但发现很多NLP算法的背后都隐藏着深厚的统计学基础。《统计学习题集》这本书，就像是我学习NLP过程中的一个强大助推器。它非常巧妙地将统计学原理与NLP中的实际应用相结合，让我能够更深入地理解那些复杂的NLP模型。例如，在关于文本分类的章节，书中通过一个情感分析的案例，让我深刻理解了条件概率、贝叶斯定理等在构建文本分类模型中的重要作用。让我特别惊喜的是，书中对隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的讲解，这些都是NLP中非常重要的模型。书中不仅详细解释了这些模型的数学原理，还通过具体的语言学问题，比如词性标注、命名实体识别等，来引导我进行练习，让我能够直观地感受到这些模型是如何工作的。这本书的题目设计非常具有启发性，很多题目都会引导我思考不同的特征工程方法、模型参数选择等问题，这让我能够更全面地理解如何优化NLP模型的性能。此外，书中还提供了一些关于如何利用统计学方法来评估NLP模型性能的指导，这对于我这样的初学者来说，非常有价值。我常常会把书中的练习作为我学习NLP算法的实践平台，通过反复的练习，我不仅加深了对统计学原理的理解，更重要的是，我能够更自信地去接触和应用更复杂的NLP模型。这本书无疑为我在NLP领域的深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《统计学习题集》的时候，并没有立刻被它吸引，甚至有点抗拒。我平时接触的统计学材料，要么是厚重的教科书，要么是充斥着各种符号的论文，总觉得统计学离我有点遥远，而且做题总是一种负担。但是，这本书却刷新了我的认知。它从一个非常独特的视角出发，将那些看似高深的统计概念，转化成了可以动手操作、可以感知的实际问题。我记得其中有一章关于机器学习算法的内容，我之前一直对这些东西感到模糊不清，觉得它们非常神秘。但书中通过一个预测用户购买行为的例子，一步步引导我理解了决策树、支持金字塔式等算法的原理。每一个步骤都讲解得非常透彻，并且附带了相应的代码实现思路，虽然我还不擅长编程，但这让我对算法的运作方式有了直观的认识。让我特别惊喜的是，书中还包含了一些关于数据可视化和特征工程的练习，这在很多传统的统计教材中都很少涉及。通过这些练习，我学会了如何更好地理解和呈现数据，如何从海量的数据中提取有用的信息。这本书的题目设计非常有层次感，从基础的概念巩固，到复杂的模型构建和评估，循序渐进，让人感觉进步是可见的。我常常在做完一道题目后，会产生一种豁然开朗的感觉，仿佛之前困扰我的那些难题都迎刃而解了。这种成就感是激励我继续学习的最大动力。我可以说，《统计学习题集》不只是一本题集，更是一本引导我进入统计学广阔世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网行业从事数据分析的职场人士，我一直希望能系统性地提升自己在统计学方面的专业素养。《统计学习题集》这本书，无疑是我职业生涯中一次重要的“充电”。它没有局限于某个单一的统计领域，而是非常全面地涵盖了从基础统计概念到高级统计模型的各个方面，并且将这些知识点都巧妙地融入到了实际的互联网业务场景中。例如，在用户行为分析的部分，书中设计了很多关于A/B测试、用户留存率分析、转化率优化等相关的题目，这些都与我日常的工作内容高度契合。通过做这些题目，我不仅巩固了相关的统计方法，更重要的是，我能够更清晰地理解如何在实际业务中运用统计学来驱动决策。让我特别印象深刻的是，书中关于假设检验的讲解，它不是简单地介绍P值和置信区间，而是通过分析广告投放效果、产品功能上线影响等案例，让我明白了如何科学地设计实验，如何解读实验结果，以及如何避免常见的统计陷阱。这本书的题目设计非常有针对性，很多题目都能够触及到实际工作中可能遇到的痛点和难点。而且，书中还提供了一些关于如何用Python或R语言实现统计分析的思路，这对于我这样的实践者来说，非常有帮助。我常常会把书中的一些案例作为自己工作的参考，并且在实际工作中运用学到的统计方法来解决问题。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它让我对数据分析的工作充满了热情和信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对社会科学研究方法感兴趣的学生，我一直在寻找一本能够帮助我掌握统计学在研究中应用的教材。《统计学习题集》这本书，给了我很大的惊喜。它没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重将统计学知识与社会科学研究的实际问题相结合。书中关于抽样调查和问卷设计的那一部分，我之前一直觉得很抽象，但通过书中关于民意调查、消费者满意度调查等案例，我 suddenly 领悟了如何科学地设计抽样方案，如何避免抽样误差，以及如何解读调查结果。让我特别赞赏的是，书中关于假设检验和回归分析的讲解，它不是简单地介绍各种统计检验方法，而是通过分析教育公平性、社会经济地位对健康影响等研究课题，来引导我理解如何运用统计学来检验研究假设，如何解释变量之间的关系，以及如何控制混淆变量。这本书的题目设计非常有研究导向性，很多题目都会引导我思考如何将研究问题转化为可统计检验的命题，如何选择合适的统计方法来回答研究问题，以及如何解释研究结果的统计学意义。此外，书中还提供了一些关于如何使用统计软件（如SPSS）来完成统计分析的指导，这对于我这样的社会科学研究者来说，非常实用。我常常会把书中的案例作为我撰写研究报告的参考，并且在实际研究中运用学到的统计方法来解决各种学术问题。这本书不仅提升了我的研究能力，更重要的是，它让我看到了统计学在揭示社会现象、探索人类行为方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学习题集》真是太棒了！我是一名正在攻读统计学专业的学生，平时最头疼的就是那些抽象的理论概念，总是觉得理论和实际应用之间隔着一道鸿沟。刚拿到这本书的时候，我本来没抱太大期望，想着可能就是一些枯燥的习题集，最多能帮我巩固一下公式。但当我翻开第一页，就被深深吸引住了。它不是那种干巴巴的题目堆砌，而是将每一个统计概念都巧妙地融入到实际的场景中，比如金融风险分析、医学诊断、市场营销预测等等。让我印象最深刻的是关于回归分析的那一部分，书中提供的案例不仅贴近生活，而且非常具有代表性，让我能清晰地理解自变量和因变量之间的关系，以及如何通过模型来解释和预测。更让我惊喜的是，书中很多题目都附带了详细的解题思路和步骤，甚至还解释了为什么选择某种方法，而不是其他方法，这对于我这种喜欢刨根问底的学生来说，简直是福音！很多时候，我即使做对了题目，也未必真正理解了背后的逻辑，而这本书恰恰弥补了这一点。它就像一位耐心而博学的导师，一步步引导我深入理解统计学的精髓。我常常会花很长时间去琢磨一道题，不仅仅是为了得到正确答案，更是为了理解作者是如何将复杂的统计思想分解成易于理解的步骤的。这本书让我对统计学产生了前所未有的兴趣，感觉学习过程不再是枯燥的背诵和计算，而是一场充满探索和发现的智力游戏。我强烈推荐给所有和我一样，正在统计学道路上摸索前进的朋友们，相信我，这绝对是一本能让你“脱胎换骨”的宝藏！

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

好东西

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，学习统计的必备参考

评分☆☆☆☆☆

还算比较简单 适合当教材的书

评分☆☆☆☆☆

书是正版?现在的书更新的太快了，这本不买新的跟不上老师两课啊

评分☆☆☆☆☆

书是正版?现在的书更新的太快了，这本不买新的跟不上老师两课啊

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

很不错吧应该，配送一如既往给力

评分☆☆☆☆☆

给女朋友买的，情人节礼物hhhhh