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出版者:北京大学出版社

作者:高惠璇

出品人:

页数:419

译者:

出版时间:2005-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787301078587

丛书系列:北京大学数学教学系列丛书

图书标签:

• 统计
• 数学
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《统计学原理与方法》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的统计学基础知识体系，涵盖从基本概念到高级建模的广泛内容。本书旨在培养读者的逻辑思维能力、数据分析能力以及科学决策能力，使其能够更好地理解和应对日益复杂的数据驱动的世界。 核心内容概述： 第一部分：统计学基础 第一章 统计学导论： 统计学的定义与范畴： 介绍统计学作为一门研究如何从数据中获取信息、做出推断的科学。阐述其在各个学科领域（如社会科学、经济学、医学、工程学、环境科学等）中的重要作用。 数据类型与测量尺度： 详细讲解定性数据（如名义变量、顺序变量）和定量数据（如区间变量、比例变量）的区别及其特点。介绍不同测量尺度下的数据处理和分析方法。 总体与样本： 明确区分总体（population）和样本（sample）的概念。阐述抽样的重要性，介绍各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）的原理、优缺点及适用场景。重点讲解抽样误差的来源和控制。 统计量与参数： 定义统计量（statistic）和参数（parameter），并解释它们之间的关系。强调使用样本统计量来估计总体参数的原理。 第二章 数据的图示与描述： 频数分布与图表： 介绍如何整理和呈现原始数据，包括频数分布表、相对频数分布表、累积频数分布表。重点讲解各种图示方法，如直方图、条形图、饼图、折线图、散点图、箱线图等，以及它们在展示数据分布、趋势和关系中的作用。 集中趋势的度量： 讲解描述数据集中趋势的各种统计量，包括均值（平均数）、中位数、众数。分析它们各自的特点、适用性以及对异常值的影响。 离散程度的度量： 讲解描述数据离散程度的统计量，包括极差、四分位数极差、方差、标准差、变异系数。深入分析这些指标如何反映数据的波动性和分散性。 分布形态的度量： 介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，以及如何通过它们来描述数据分布的对称性和尖峭度。 第二部分：概率论基础 第三章 概率的基本概念： 随机试验、样本空间与事件： 定义随机试验、样本空间和事件，并阐述它们之间的关系。介绍事件的类型（互斥事件、对立事件、独立事件）。 概率的定义与性质： 介绍古典概率、经验概率和主观概率等不同概率定义。阐述概率的基本公理和常用性质，如加法法则、乘法法则。 条件概率与独立性： 深入讲解条件概率的概念，即在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。重点阐述事件的独立性概念，以及如何判断事件是否独立。 全概率公式与贝叶斯定理： 介绍全概率公式和贝叶斯定理，并展示它们在解决复杂概率问题中的应用，特别是如何根据新的证据更新先验概率。 第四章 随机变量及其分布： 离散型随机变量与概率分布： 定义离散型随机变量，介绍其概率质量函数（PMF）。讲解常见的离散型概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布，并分析它们的特性和应用场景。 连续型随机变量与概率密度函数： 定义连续型随机变量，介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。讲解常见的连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布，并深入分析它们的数学特性和重要性。 数学期望与方差： 阐述随机变量的数学期望（期望值）和方差的概念，以及它们如何描述随机变量的中心位置和离散程度。 多维随机变量： 介绍联合概率分布、边缘概率分布和条件概率分布的概念。阐述协方差和相关系数，以及它们如何衡量两个随机变量之间的线性关系。 第三部分：统计推断 第五章 抽样分布： 样本均值的抽样分布： 重点阐述样本均值的抽样分布，包括其均值、方差和标准差。 中心极限定理： 详细介绍中心极限定理（Central Limit Theorem）及其重要性，阐述在样本量足够大的情况下，样本均值的抽样分布近似于正态分布的原理，并说明其在统计推断中的核心作用。 其他抽样分布： 介绍t分布、卡方分布和F分布的抽样分布，以及它们在不同统计推断场景下的应用。 第六章 点估计： 点估计量的概念： 定义点估计量，介绍其作用是使用样本统计量来估计总体参数。 估计量的性质： 讲解评价点估计量优劣的几个重要性质，包括无偏性（unbiasedness）、有效性（efficiency）、一致性（consistency）和充分性（sufficiency）。 常用点估计方法： 介绍矩估计法（method of moments）和最大似然估计法（maximum likelihood estimation, MLE），并展示它们在求解参数估计值时的具体应用。 第七章 区间估计： 置信区间的概念： 定义置信区间（confidence interval）及其置信水平。解释置信区间是如何提供参数估计值的范围，而不是单一数值。 基于正态分布和t分布的区间估计： 详细推导并讲解在不同条件下（已知或未知总体方差、样本量大小）针对总体均值、总体比例的置信区间的计算方法。 其他参数的区间估计： 介绍总体方差和两个总体均值差的置信区间估计。 样本量的确定： 说明如何根据所需的精度和置信水平来确定所需的样本量。 第八章 假设检验基础： 假设检验的基本原理： 介绍假设检验（hypothesis testing）的基本流程，包括建立原假设（null hypothesis, $H_0$）和备择假设（alternative hypothesis, $H_1$）。 检验统计量与P值： 定义检验统计量（test statistic）和P值（P-value）。阐述P值的含义及其在判断是否拒绝原假设中的作用。 第一类错误与第二类错误： 解释第一类错误（Type I error，拒绝了实际上为真的原假设）和第二类错误（Type II error，未能拒绝实际上为假的原假设），以及犯错的概率（$alpha$ 和 $eta$）。 功效函数： 介绍功效函数（power function），即备择假设为真时，拒绝原假设的概率。 第九章 参数假设检验： 单个总体的检验： 详细介绍针对单个总体均值（z检验、t检验）、单个总体比例（z检验）的假设检验的步骤、适用条件及判断规则。 两个总体的检验： 讲解针对两个独立样本均值之差（z检验、t检验）、两个相关样本均值之差（配对t检验）以及两个总体比例之差的假设检验。 方差的检验： 介绍F检验用于比较两个总体方差是否相等，以及卡方检验用于检验单个总体的方差。 第四部分：线性回归与相关分析 第十章 相关分析： 相关系数： 讲解皮尔逊积矩相关系数（Pearson correlation coefficient）及其计算方法，以及其取值范围和解释。 相关性与因果性： 强调相关性并不意味着因果性，讨论 spurious correlation（虚假相关）的概念。 等级相关： 介绍斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），适用于有序数据或非线性关系。 十一章 简单线性回归： 回归模型： 定义简单线性回归模型，即 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，解释模型中的截距、斜率和误差项。 最小二乘法： 详细介绍最小二乘法（least squares method）原理，如何通过最小化残差平方和来估计回归系数 $eta_0$ 和 $eta_1$。 回归系数的解释： 讲解如何解释回归系数的含义，以及如何根据拟合方程进行预测。 模型评估： 介绍判定系数（coefficient of determination, $R^2$）的概念，以及它如何衡量自变量解释因变量变异的程度。 回归系数的统计推断： 讲解对回归系数的假设检验（t检验）和置信区间估计。 残差分析： 强调进行残差分析的重要性，以检验模型的假设是否成立，如线性性、误差项的独立性、同方差性以及正态性。 十二章 多元线性回归： 多元回归模型： 推广到多元线性回归模型，即包含多个自变量的情况。 模型估计与解释： 介绍多元回归模型的系数估计、解释以及调整判定系数。 模型检验： 讲解F检验用于检验整体回归方程的显著性，以及对单个回归系数的t检验。 多重共线性： 讨论多重共线性（multicollinearity）的概念、识别方法和影响，以及处理方法（如岭回归、Lasso等）。 虚拟变量： 介绍如何使用虚拟变量（dummy variables）来处理分类自变量。 模型选择： 探讨模型选择的原则和方法，如逐步回归（forward selection, backward elimination, stepwise regression）、AIC、BIC等信息准则。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解统计学的基本原理和概念： 掌握数据收集、整理、描述和分析的核心方法。 2. 掌握概率论的基础知识： 能够理解随机现象和不确定性，并运用概率工具解决实际问题。 3. 熟练运用统计推断方法： 能够根据样本数据对总体参数进行估计和检验。 4. 掌握相关与回归分析技术： 能够分析变量之间的关系，并构建预测模型。 5. 培养数据驱动的决策能力： 能够批判性地评估数据信息，并做出科学的决策。 6. 为进一步学习高级统计方法打下坚实基础： 为深入理解诸如实验设计、方差分析、时间序列分析、机器学习等领域做好准备。 本书适合统计学专业本科生、研究生，以及需要运用统计学方法进行数据分析的各行业研究人员和从业者。本书配备了丰富的例题和习题，旨在帮助读者巩固所学知识，提升实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我会说这本书的太部分内容都跟方开泰那本一字不差么。。不过。。其实也没什么关系。。。我是不是应该把那个有关键情节透露勾上。。 但是方开泰那本书太老了，貌似已经买不到了。所以吧。。这本书对于想买方开泰那本的人还是很好的第二选择。。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入数据科学领域的新人，《应用多元统计分析》这本书对我而言，简直是一盏指路明灯。我深知数据分析的魅力，但面对浩瀚的统计学知识，常常感到无从下手。尤其是那些听起来就很“高级”的多元统计方法，例如因子分析、聚类分析等等，虽然名字听起来很酷，但理解其背后的逻辑和实际应用却是一大挑战。这本书以一种非常友好的方式，循序渐进地引领我进入了多元统计的殿堂。作者在讲解每一个方法时，都采用了“先理解概念，再看数学原理，最后结合案例”的模式，这种结构对我这种偏爱具象化学习的初学者来说，简直太友好了。例如，在介绍“因子分析”时，作者并没有上来就给出一堆复杂的公式，而是先用一个生活化的例子，说明了为什么需要因子分析，它能够解决什么问题，然后再逐步引入潜在因子、因子载荷等概念，最后才辅以数学推导。这种由浅入深的讲解方式，让我能够更容易地理解那些抽象的概念，并且能够清晰地看到这些方法在实际中的应用价值。我特别喜欢书中关于“聚类分析”的章节，它详细介绍了层次聚类和非层次聚类（K-Means）的区别和联系，以及如何选择合适的聚类方法和评估聚类结果。这对我正在进行的客户分群项目，提供了非常直接的指导。书中还包含了很多小贴士和注意事项，例如如何处理缺失值、如何进行数据标准化等，这些细节对于新手来说，往往是至关重要的。总之，这本书不仅让我掌握了多元统计的基本理论和方法，更重要的是，它培养了我用统计学思维来解决问题的能力，让我对未来的数据分析之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《应用多元统计分析》这本书，对我而言，更像是一位经验丰富的向导，引领我穿越错综复杂的统计学迷宫。我一直对数据背后的规律充满好奇，但常常被繁杂的数学公式和抽象的概念所困扰。这本书的出现，极大地改变了我的学习体验。作者以一种非常直观且贴近实际的方式，将那些原本遥不可及的多元统计方法一一呈现。我特别欣赏书中关于“判别分析”的讲解。在实际应用中，我们常常需要根据一些已知的特征来判断一个新的样本属于哪一类，例如，根据客户的消费行为来判断其所属的客户群体。这本书详细介绍了费舍判别和马氏距离判别等方法，不仅解释了它们的原理，更重要的是，它提供了如何评估判别模型性能的详细指导，例如如何计算误判率、如何进行交叉验证等。这些实用的技巧，对于我来说是弥足珍贵的。此外，书中关于“对应分析”的讲解，更是让我眼前一亮。我之前在处理一些涉及到分类变量之间关系的问题时，常常感到力不从心。这本书通过图示化的方式，将抽象的卡方检验和列联表分析变得一目了然，让我能够清晰地看到不同分类变量之间的关联模式，这对于我进行市场细分和产品定位工作，提供了非常直观的洞察。这本书的语言风格既有学术的严谨，又不失分析的灵活性，让我能够不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，从而真正掌握多元统计分析的精髓，并将其灵活运用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融领域工作的风险分析师，我每天都与海量的数据打交道。寻找数据中的模式、识别潜在的风险、预测未来的趋势，这些都是我工作的核心。然而，随着数据量的不断增大和复杂度的提升，传统的单变量分析方法已经远远不能满足需求。我一直在寻找一本能够系统性地介绍多元统计分析方法，并且能够与实际业务紧密结合的书籍。《应用多元统计分析》这本书，无疑是我的不二之选。作者在讲解每一个多元统计方法时，都紧密联系着金融领域的实际应用，例如，在介绍“主成分分析”时，作者用一个经典的例子，说明了如何通过主成分分析来降低金融市场中众多股票价格的维度，提取出影响市场走势的关键因子，这对于我理解市场整体风险和资产组合构建非常有帮助。书中对于“因子分析”的讲解也让我印象深刻，它详细阐述了如何从一组观测变量中找出潜在的因子，以及这些因子在金融领域可能代表的含义，例如公司的财务健康状况、市场情绪等。这对于我进行信用风险评估和股票投资组合优化提供了新的思路。此外，书中对“聚类分析”的应用，例如对客户进行风险等级划分，对异常交易进行识别，都给了我很多启发。这本书的语言风格严谨而不失生动，深入浅出，即使是对于一些复杂的统计概念，也能通过清晰的解释和图示，让我迅速掌握其精髓。总而言之，这本书不仅提升了我对多元统计方法的理解深度，更重要的是，它为我提供了解决实际金融风控问题的强大工具和全新视角，让我能够更加自信地应对数据分析的挑战。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《应用多元统计分析》这本书之前，我对多元统计的认识，大概停留在“听过但不太懂”的阶段。作为一个市场研究人员，我需要从大量的消费者调研数据中挖掘出有价值的信息，例如消费者偏好、产品定位、市场细分等等。很多时候，我们都需要借助一些更高级的统计方法来深入分析。这本书，恰恰满足了我的需求。我特别喜欢书中关于“聚类分析”的章节。在进行消费者细分的时候，聚类分析是一个非常常用的方法。这本书不仅详细介绍了层次聚类和非层次聚类（K-Means）等主要方法，更重要的是，它还讲解了如何选择合适的聚类变量、如何确定最优的聚类数量（例如碎石图法、肘部法则等），以及如何评估聚类结果的有效性。这些实用的指导，让我能够更有信心地开展我的消费者细分项目。另外，书中关于“因子分析”的讲解也让我受益匪浅。在进行产品属性分析时，常常会遇到很多相互关联的变量，因子分析能够帮助我们找出这些变量背后潜在的共同因子，从而更有效地理解产品的核心优势。作者通过一个生动的案例，解释了如何进行因子提取、因子旋转以及如何解释因子得分，这让我对因子分析的应用有了更清晰的认识。这本书的语言风格既严谨又不失亲切，就像一位经验丰富的老师在耐心指导你一样。它让我不仅仅学会了理论知识，更重要的是，它培养了我用统计学思维来分析问题的能力，让我能够更加自信地应对市场研究中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

《应用多元统计分析》这本书，对我这样一个在统计领域摸索多年的“老兵”来说，简直是久旱逢甘霖。我常常感慨，虽然掌握了不少统计软件的操作技巧，但对于那些深层次的统计理论和方法，总感觉隔靴搔痒。尤其是在面对一些复杂的数据结构和分析需求时，总会显得力不从心。这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。作者在讲解每一个多元统计方法时，都不仅仅停留在理论的介绍，而是深入到方法的背后逻辑，并结合大量的实际案例，进行详尽的阐述。我印象最深刻的是关于“典型相关分析”的章节。在我的实际工作中，经常需要探究不同变量集合之间的关系，例如，探究广告投入与销售额之间的关系，或者探究产品性能与用户满意度之间的关系。这本书详细地介绍了如何利用典型相关分析来度量和解释两组变量之间的线性关系，并提供了如何解读典型相关系数和载荷的多种方法，这让我能够更深入地理解变量之间的内在联系。此外，书中对“多重共线性”的处理，也让我受益匪浅。在进行回归分析时，多重共线性常常是一个棘手的问题，它会影响模型的稳定性和解释性。这本书不仅详细列举了多重共线性的诊断方法，例如方差膨胀因子（VIF），还提供了多种有效的处理方法，例如岭回归、主成分回归等，并对这些方法的优缺点进行了深入的分析。这种深入的探讨，让我能够更加自信地处理那些复杂且充满挑战的实际数据。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一位经验丰富的导师，它引领我深入理解多元统计的精髓，并将其融会贯通于我的实际工作中，极大地提升了我数据分析的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《应用多元统计分析》这本书的时候，我的内心是既期待又有些忐忑的。作为一名在学术界摸爬滚打多年的研究者，我深知理论功底的重要性，但同时，我也越来越感受到理论与实践之间的脱节。很多时候，我们能够熟练地运用各种统计软件，跑出令人眼花缭乱的结果，却在解释这些结果背后的统计学意义时感到力不从心，更遑论根据实际需求来灵活调整模型、设计实验。这本书，恰恰是以一种极其务实的方式，架起了理论与实践之间的桥梁。作者在讲解每一个多元统计方法时，都不仅仅停留在概念的堆砌，而是深入到方法背后的逻辑和假设，并结合实际案例，展示了如何将这些理论知识转化为解决实际问题的强大工具。我印象最深刻的是关于“典型相关分析”的部分。在很多教材中，这个方法往往被一带而过，但这本书却花了大量的篇幅，详细阐述了如何利用典型相关分析来探究两组变量之间的内在联系，并提供了多种解释典型相关系数和载荷的方法。这对于我研究的跨学科课题来说，提供了非常宝贵的视角。书中对于“多重共线性”的处理，也让我受益匪浅。不同于一些教科书的简单提及，作者详细列举了产生多重共线性的原因，并提供了多种有效的诊断和处理方法，例如方差膨胀因子（VIF）、岭回归等，并对这些方法的优劣进行了深入的分析。这种深入的探讨，让我能够更加自信地处理那些复杂且充满挑战的实际数据。这本书的语言风格既有学术的严谨，又不失分析的灵活性，让我在阅读过程中，不仅学到了知识，更领悟了统计思想的精髓，为我的研究工作注入了新的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《应用多元统计分析》，对我这个身处学术研究前沿的研究者来说，简直是打开了一扇新的大门。我一直在探索如何将更精细的统计方法应用于我的科研课题，但很多时候，面对复杂的模型和晦涩的数学推导，总会感到力不从心。这本书的语言风格既保持了学术的严谨性，又充满了对实际应用的深刻洞察，让我能够更好地理解理论与实践的联系。我特别喜欢书中关于“判别分析”的讲解。在我的研究领域，我们常常需要根据一系列观测指标来对不同的研究对象进行分类。这本书详细介绍了费舍判别和马氏距离判别等经典方法，并深入阐述了它们背后的统计学原理，以及如何根据实际情况选择最适合的方法。更让我惊喜的是，书中还提供了关于模型评估和优化的详细指导，例如如何进行误分类概率的计算，如何通过交叉验证来提高模型的泛化能力。这些细节对于提升研究的严谨性和可靠性至关重要。另外，书中关于“对应分析”的讲解，也让我眼前一亮。我之前在处理一些涉及到多个分类变量之间关系的研究时，常常感到难以清晰地呈现和解读这些关系。这本书通过图示化的方式，将抽象的卡方检验和列联表分析变得生动形象，让我能够直观地理解不同分类变量之间的关联程度和模式。这种可视化分析方法，对于我进行研究结果的展示和交流，提供了极大的帮助。总而言之，这本书不仅让我掌握了多元统计的各种高级方法，更重要的是，它培养了我用统计学思维来审视和解决科研问题的能力，为我的研究工作注入了新的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《应用多元统计分析》的出现，彻底颠覆了我对传统统计学教材的认知。过去，我接触的统计学书籍往往过于理论化，充斥着繁琐的公式推导和抽象的概念，读起来枯燥乏味，更别提将其应用到实际工作中了。然而，这本书却以一种全新的视角，将复杂的多元统计方法变得触手可及。我尤其欣赏作者在讲解“典型相关分析”时的处理方式。在很多书中，这部分内容往往被一带而过，难以理解其真正含义。但这本书则通过一个生动的例子，详细阐述了如何探究两组变量之间的内在关联，并提供了如何解读典型相关系数和载荷的详细指导，这对于我在进行市场调研和消费者行为分析时，能够更深入地理解不同变量之间的复杂关系，提供了极大的帮助。书中对“判别分析”的讲解也让我受益匪浅。我之前在处理一些分类预测问题时，常常感到无从下手，不知道该选择哪种判别模型。这本书则详细对比了费舍判别和马氏距离判别等不同方法的原理、优缺点以及适用场景，并给出了具体的计算步骤和模型评估方法，让我能够更有针对性地选择合适的模型，并提高预测的准确性。此外，书中对于“对应分析”的详细讲解，让我得以直观地理解分类变量之间的关联，这对于我进行产品市场定位和消费者画像的构建，提供了非常实用的工具。总而言之，这本书不仅仅是一本技术性的指南，更是一种思维方式的启迪，它让我能够将抽象的统计理论与实际应用紧密结合，从而更有效地解决现实世界中的数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用多元统计分析》的问世，对我这样一位长期在实际业务中摸索的统计爱好者来说，无异于雪中送炭。我一直致力于从海量数据中提炼有价值的信息，但往往受限于理论知识的深度和广度，在选择合适的模型、理解复杂的统计概念时感到力不从心。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它的语言风格虽然严谨，但却处处渗透着作者对实际应用的深刻理解。例如，在介绍主成分分析（PCA）时，作者并非仅仅罗列公式和理论推导，而是通过一个生动的案例，详细阐述了如何利用PCA来降低数据的维度，提取出最主要的几个潜在因素，并解释了在实际应用中，这些潜在因素往往对应着某种更深层次的业务含义。我特别欣赏的是，书中不仅讲解了“是什么”，更深入地剖析了“为什么”。比如，在讲解因子分析时，它详细对比了因子分析与主成分分析的异同，并给出了在不同场景下如何选择的明确指导。这一点对于新手来说至关重要，可以避免很多不必要的困惑。此外，书中还涉及了聚类分析、判别分析、回归分析等多个核心的多元统计方法，每个方法都配有详细的算法解释、适用条件以及相应的案例分析。这些案例的选择非常贴合实际工作，涵盖了市场营销、金融风控、生物医学等多个领域，让我能够清晰地看到这些统计工具在解决现实问题中的强大威力。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引领我深入理解多元统计的精髓，并将其融会贯通于我的实际工作中，极大地提升了我数据分析的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

《应用多元统计分析》这本书，对我这个在数据分析领域摸爬滚打多年的“老兵”来说，简直就是一份厚礼。我接触统计分析已经有十几年了，从最初的Excel函数，到后来的SPSS，再到现在的Python和R，工具的迭代让我眼花缭乱，但很多核心的统计思想，我却总觉得抓不住精髓。尤其是那些“高大上”的多元统计方法，看书的时候好像懂了，但真要放到实际工作中去应用，却又常常卡壳。这本书，完美地解决了我的痛点。它的内容组织非常合理，从基础的多元正态分布开始，逐步深入到主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等等。每一个章节都不仅仅是公式的堆砌，而是通过大量的实例，将抽象的统计概念具象化。我特别喜欢书中关于“对应分析”的讲解，它将原本晦涩的卡方检验和列联表分析，通过图形化的方式展示出来，让我一下子就明白了不同分类变量之间的关联程度和分布模式，这对于我从事的客户细分和市场定位工作来说，简直是“神器”。另外，书中对于“判别分析”的详细阐述，也让我茅塞顿开。过去我常常为如何根据已知样本的特征来预测新样本的归属而烦恼，这本书提供的两种主要判别方法——费舍判别和马氏距离判别——的原理、优缺点以及适用场景，都讲解得非常清晰。最让我惊喜的是，它还提供了如何进行模型评估和优化的建议，这在很多其他书中都是很难找到的。总而言之，这本书不仅仅是技术层面的指导，更是在思维层面的启迪，让我能够更加灵活、高效地运用多元统计工具，解决实际工作中遇到的各种复杂问题，我强烈推荐给所有从事数据分析的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

不算好教材，不过也懒得找更好的了

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覆盖的东西挺多，但涉及细节很少

评分☆☆☆☆☆

覆盖的东西挺多，但涉及细节很少

评分☆☆☆☆☆

学了也不会

评分☆☆☆☆☆

还不错，但是觉得有的地方讲得不够透彻诶。