Essential Quantitative Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Book Description
A concise, accessible, comprehensive introduction to quantitative techniques emphasizing business relevance and discussing the challenges of problem-solving in the real world. Written for a diverse range of abilities, coverage includes chapters on revision mathematics, investment appraisal, decision-making and simulation. Excel and SPSS are integrated throughout.
作者简介
Les Oakshott teaches at Warwick Business School and the University of Southampton.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的开篇，就像是为我打开了一扇通往数据分析世界的大门。作者以一种非常温和而又引人入胜的方式，引导我逐渐熟悉“定量方法”这个概念。他并没有一开始就抛出那些复杂的数学公式，而是从最基础的统计学概念开始，比如如何理解数据的含义，如何进行数据的整理和描述。 我特别喜欢作者在讲解“数据分布”时，所使用的那些生动的比喻。他用各种常见的图形，比如正态分布、偏态分布等，让我能够直观地理解不同类型的数据分布特征。这让我不再觉得统计学是冷冰冰的数字游戏。 书中的“概率论”部分，也给我留下了深刻的印象。作者没有仅仅停留于理论的阐述，而是通过大量的实际案例，让我明白了概率在日常生活中的应用。他对“独立事件”、“互斥事件”的解释，都非常清晰易懂。 我必须提到的是，这本书在讲解“假设检验”时，非常注重逻辑的严谨性。作者不仅详细介绍了各种假设检验的步骤，更重要的是，他强调了在实际应用中，如何正确地设置原假设和备择假设，以及如何根据检验结果做出合理的判断。 我非常欣赏作者在讲解“回归分析”时，对模型假设的强调。他并没有简单地教我如何拟合模型，而是引导我去思考，模型是否满足了基本假设，以及如何处理模型中的潜在问题。 书中的案例分析，也做得非常出色。作者选择了许多来自不同领域的、具有代表性的案例，让我看到了定量方法在实际工作中的应用价值。 我发现，这本书的语言风格非常专业，但又并不失可读性。作者能够用精准的语言来描述复杂的概念，同时又保持了阅读的流畅性。 我还会继续深入研究这本书，并尝试着将其中的知识应用到我的工作和生活中。它不仅让我学会了如何分析数据，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更严谨的方式来思考问题。
评分这本书的编排方式，让我在学习过程中始终保持着一种主动探索的姿态。作者并没有直接将所有结论一股脑地抛给我，而是通过一系列的铺垫和引导，让我自己去发现和理解。我喜欢他在引入新概念时，总是先抛出一个实际问题，然后层层剥茧，直到揭示出解决这个问题的定量方法。这种“问题导向”的学习模式，让我更容易将书本知识与实际需求联系起来，学习的动力也更足。 书中对于“数据可视化”的强调，也给我留下了深刻的印象。作者不仅讲解了如何利用图表来展示数据，更深入地探讨了如何通过有效的可视化来传达信息，避免误导。他列举了许多成功的案例，也分析了一些常见的误区，比如滥用三维图表、选择不恰当的颜色搭配等。这让我意识到，数据可视化不仅仅是技术活，更是一种沟通的艺术，需要审慎和技巧。 我最喜欢的一章，是关于“抽样调查”的部分。作者详细讲解了不同抽样方法的原理、优缺点以及适用场景。他用生动的例子说明了，一个好的抽样方法，是如何能够以小见大，用较少的样本来推断整体的特征，并且如何尽量减小误差。这让我对社会调查、市场研究等领域有了更深的认识，也让我明白，为什么有些调查结果如此令人信服，而有些却让人质疑。 书中的统计模型部分，我更是仔细研读。作者对于模型选择、模型评估以及模型解释的论述，都非常到位。他不仅介绍了各种模型的构建过程，更重要的是，他强调了模型背后的假设，以及在实际应用中需要注意的陷阱。这让我明白，模型不是越多越好，而是要选择最适合当前问题的模型，并且要对其结果保持审慎的态度。 我发现，这本书在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。作者并没有满足于对抽象概念的描述，而是通过大量的实际案例，将这些概念“落地”。这些案例覆盖了非常广泛的领域，从经济学到行为科学，再到商业决策，让我看到定量方法在不同学科和行业中的普遍适用性。 阅读这本书，我最大的收获之一是对“不确定性”的理解。在信息爆炸的时代，我们常常被各种数据和信息淹没，但这本书教会我，如何透过现象看本质，如何利用概率和统计学来量化和管理不确定性。它让我明白，科学的决策并非基于绝对的确定性，而是基于对不确定性的合理评估和管理。 对于我这种非统计学专业背景的读者来说，这本书的语言风格非常友好。作者避免了过多的专业术语，即使在介绍复杂概念时，也力求用通俗易懂的语言来解释。而且，他还穿插了一些有趣的轶事和历史故事，让学习过程不再枯燥乏味，反而充满趣味。 书中对于“因果关系”的探讨，也让我眼前一亮。很多时候，我们容易混淆相关性和因果性。这本书通过严谨的分析，教我如何区分这二者，以及如何设计实验或者运用统计方法来推断因果关系。这对于我理解一些社会现象或者经济规律，都非常有帮助。 我非常欣赏作者对于“模型局限性”的坦诚。他并没有将定量方法描绘成无所不能的神器，而是清楚地指出了它们存在的局限性，以及在应用时需要注意的风险。这种负责任的态度，让我更加信任书中介绍的方法，也让我学会了在应用这些方法时保持警惕。 总而言之，这是一本让我受益匪浅的书。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，引导我进入定量方法的奇妙世界。它让我学会了如何用数据说话，如何用逻辑思考，如何更清晰地认识世界。我还会反复阅读，并尝试着将书中的知识应用到我的工作和生活中。
评分这本书的开篇，就像是为我打开了一扇通往数据世界的大门。作者以一种非常平缓而又引人入胜的方式，引导我一步步地认识定量方法的魅力。他并没有一上来就丢给我一大堆公式和定理，而是从一些非常基础的统计概念讲起，比如如何描述一组数据，如何理解数据的分布等等。 我非常喜欢作者在讲解“概率”的时候，使用的那些生动的比喻。他没有仅仅停留在抽象的理论层面，而是用掷骰子、抽扑克牌这样的例子，让我直观地理解了随机事件、概率的计算以及一些基本的概率分布。这让我不再对概率论感到畏惧。 书中的“回归分析”部分，我更是花了大量的时间去钻研。作者不仅详细讲解了线性回归的原理和假设，更重要的是，他强调了如何解读回归系数，如何评估模型的拟合优度，以及如何利用模型进行预测。这让我能够更自信地运用回归分析来解决实际问题。 我特别欣赏作者在讲解过程中，总是会主动地去思考“为什么”。他不仅仅是告诉你“怎么做”，更是会深入地去解释“为什么这样做”。这种追根溯源的精神，让我对所学知识有了更深刻的理解，而不是停留在表面的记忆。 书中关于“假设检验”的内容，也让我受益匪浅。作者通过一个个具体的案例，让我明白了如何根据实际问题来选择合适的检验方法，以及如何正确地解读检验结果。他强调了“统计显著性”和“实际意义”之间的区别，这让我避免了在实践中掉入误区。 我发现，这本书的结构设计非常合理，每个章节都像是一个独立的模块，但又与前面的章节紧密相连。这种递进式的学习方式，让我在掌握一个概念后，能够很自然地过渡到下一个更复杂的概念。 书中的图表和示意图，都设计得非常清晰、直观，极大地帮助了我理解那些相对抽象的数学概念。我常常会反复地查看这些图表，从中找到解题的思路。 我必须说，这本书的语言风格非常学术化，但又并不失严谨。作者能够用精准的语言来描述复杂的概念，同时又保持了阅读的流畅性。 我强烈推荐这本书给所有想要深入了解定量方法，并将其应用于实际工作中的读者。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，引领我进入数据分析的广阔天地。
评分这本书的开篇，就像是为我铺设了一条宽阔的道路，让我得以顺利地进入定量方法的殿堂。作者从最基础的统计学概念讲起，循序渐进，引人入胜。他并没有直接抛出复杂的公式，而是先从日常生活中司空见惯的现象入手，引导我去思考其中的量化关系。 我印象最深刻的是，作者在讲解“相关系数”的时候，用了一个非常生动有趣的例子，来解释正相关、负相关和零相关之间的区别。他通过不同变量之间的关系，让我直观地感受到了统计学中“关系”的含义，而不是仅仅记住一个抽象的数值。 书中的“假设检验”部分，我反复阅读了好几遍。作者不仅详细介绍了各种假设检验方法的原理和步骤，更重要的是，他强调了在实际应用中，如何正确地设置原假设和备择假设，以及如何根据检验结果来做出合理的推断。这让我避免了在实践中可能出现的误读。 我非常欣赏作者在讲解过程中，总是会留有余地，并不急于给出最终答案。他鼓励读者自己去思考，去探索，去发现。这种“启发式”的教学方式，让我在这个学习过程中，始终保持着高度的参与感和主动性。 书中的“方差分析”部分，也给我留下了深刻的印象。作者用一个非常清晰的框架，向我展示了如何比较多个组的均值是否存在显著差异。他对于F检验的解释，非常到位，让我理解了它是如何工作的，以及为什么它能够有效地帮助我们做出判断。 我发现，这本书不仅教授方法，更传授了一种严谨的科学思维。作者在讲解每一个概念时，都会强调其背后的逻辑和原理，以及在实际应用中需要注意的细节。这让我明白，定量方法并不仅仅是一套工具，更是一种解决问题的哲学。 书中对于“数据挖掘”和“机器学习”的一些初步介绍，虽然篇幅不多，但却让我对这些前沿领域产生了浓厚的兴趣。作者以一种非常易懂的方式，概括了这些领域的核心思想和应用场景，为我打开了新的学习方向。 我喜欢这本书的语言风格，简洁明了，又不失幽默感。作者能够用轻松的笔调，来讲解相对枯燥的统计学知识，让学习过程变得更加愉快。 这本书的案例分析，也做得非常出色。作者选择的都是一些贴近实际的例子，让我能够更好地理解抽象的理论是如何在现实世界中发挥作用的。 总而言之，这是一本让我感到惊喜的书。它不仅为我打下了坚实的定量方法基础，更重要的是，它改变了我看待世界的方式。我推荐给所有对数据和科学决策感兴趣的朋友们。
评分这本书的开篇，就像是一场关于“数据思维”的盛宴，作者用一种非常温和而又充满吸引力的方式，为我拉开了帷幕。他没有一开始就抛出那些令人生畏的公式，而是从最基本的数据概念入手，让我理解数据的重要性，以及如何对其进行初步的探索。 我尤其喜欢作者在讲解“集中趋势”和“离散程度”时，所使用的那些形象的比喻。他通过“平均数”、“中位数”、“标准差”等统计量，让我直观地理解了数据的中心倾向和波动情况。 书中的“概率论”部分，也给我留下了深刻的印象。作者没有仅仅停留在理论的阐述，而是通过大量的实际例子，让我明白了概率在决策中的重要性。他对“条件概率”、“全概率公式”的解释，都非常清晰易懂。 我必须提到的是，这本书在讲解“假设检验”时，非常注重逻辑性和严谨性。作者不仅详细介绍了各种假设检验的步骤，更重要的是，他强调了在实际应用中，如何正确地设置原假设和备择假设，以及如何根据检验结果做出合理的判断。 我非常欣赏作者在讲解“回归分析”时，对模型选择和模型评估的重视。他并没有简单地教我如何做回归，而是引导我去思考，如何选择最适合的模型，以及如何判断模型的可靠性。 书中的案例分析，也做得非常出色。作者选择了许多来自不同领域、具有代表性的案例，让我看到了定量方法在实际工作中的广泛应用。 我发现，这本书的语言风格非常清晰、流畅，而且充满了启发性。作者能够用简洁的语言来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 我还会继续深入阅读这本书，并尝试着将其中的知识应用到我的工作和生活中。它不仅让我学会了如何分析数据，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更严谨的方式来思考问题。
评分这本书的结构设计，就像是一场精心策划的探险之旅。作者巧妙地将最基础的统计概念，如平均数、中位数、标准差等，放置在旅程的起点，让我们在熟悉的环境中建立信心。然后，随着我们不断深入，他引入了更复杂的工具，比如假设检验和回归分析，这些就像是为探险者准备的更高阶的装备，能够帮助我们解决更棘手的问题。 我特别赞赏书中对于“统计显著性”的解释。作者并没有仅仅停留在“P值小于0.05”这样的规则层面，而是深入浅出地剖析了它背后的含义，以及如何正确地解读和应用。他强调，统计显著性并不等同于实际意义上的重要性，这让我避免了在数据分析中掉入“伪显著”的陷阱。 书中的时间序列分析部分，对我来说是极具挑战性的，但我同样从中获益良多。作者通过一些典型的应用场景，比如股票价格预测、销售额趋势分析等，向我展示了如何利用时间序列模型来理解和预测具有时间依赖性的数据。他对模型选择、参数估计和预测误差的讲解，都非常详尽。 我必须提到的是，这本书的语言风格非常具有吸引力。作者能够用非常生动、形象的语言来描述抽象的数学概念，让它们变得不再遥远和晦涩。例如，在讲解“贝叶斯定理”时，他用了一个非常巧妙的例子，让我瞬间理解了条件概率的动态变化过程。 这本书让我深刻认识到，数据分析不仅仅是计算，更是一种思维方式。作者在书中反复强调，数据分析的最终目的是为了更好地理解世界，并做出更明智的决策。这种“以人为本”的视角，让学习过程更有意义。 我尤其喜欢书中关于“模型诊断”的内容。作者并没有仅仅教我如何构建模型，而是花费了大量篇幅来讲解如何评估模型的拟合优度，以及如何检测模型中可能存在的各种问题，比如异方差、自相关等。这让我明白，一个模型的生命周期，远不止于构建。 书中的许多图表和示意图，都设计得非常精美且富有信息量。它们不仅仅是插图，更是帮助我理解复杂概念的有力工具。我常常会花时间去仔细揣摩这些图表，从中挖掘出作者想要传达的深层含义。 这本书让我对“随机性”有了全新的认识。我过去常常将其视为一种不可控的因素，但通过学习，我了解到，即使在看似随机的现象中，也存在着规律和模式，而定量方法正是帮助我们发现这些规律的钥匙。 我必须说，这本书的知识密度非常高，但作者的处理方式却让我感到非常舒适。他循序渐进，步步为营，确保我在掌握一个概念后，再进入下一个更复杂的概念。这种安排，极大地减轻了我的学习压力。 总的来说，这是一本能够真正改变你思维方式的书。它不仅仅传授知识，更培养能力。它让我从一个对数据感到畏惧的人，变成了一个能够自信地运用定量方法来分析问题、解决问题的人。我还会继续深入研究，并在实践中不断巩固和提升。
评分这本书的开头，就像是为我精心准备的一场盛宴。作者以一种非常优雅而又充满智慧的方式，将“定量方法”这一看似枯燥的主题，演绎得生动有趣。他并没有急于抛出那些令人望而生畏的公式，而是先从数据本身的意义和价值出发，引导我思考“为什么需要定量方法”。 我最喜欢的部分，是关于“描述性统计”的讲解。作者通过各种图表和指标，让我直观地理解了如何从大量原始数据中提取出有用的信息。他对于“均值”、“中位数”、“众数”等概念的解释，都非常生动形象，让我一下子就抓住了它们的本质。 书中的“概率论”部分，更是让我眼前一亮。作者巧妙地运用了很多生活中的例子，比如彩票中奖的概率、天气预报的准确率等，让我能够轻松地理解那些抽象的概率概念。他对“条件概率”和“贝叶斯定理”的讲解，更是让我豁然开朗。 我必须提到的是，这本书在处理“统计推断”时，非常注重逻辑性和严谨性。作者不仅详细介绍了各种推断方法，如点估计、区间估计和假设检验，更重要的是，他强调了这些方法背后的基本原理和假设。 我特别欣赏作者在讲解“回归分析”时，对模型选择和模型评估的重视。他并没有简单地教我如何做回归，而是引导我去思考，如何选择最适合的模型，以及如何判断模型的可靠性。 书中的案例分析，也做得非常出色。作者选择了许多来自不同领域、具有代表性的案例，让我看到定量方法在实际工作中的广泛应用。 我发现，这本书的语言风格非常清晰、流畅，而且充满了启发性。作者能够用简洁的语言来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 我还会继续深入阅读这本书，并尝试着将其中的知识应用到我的工作和生活中。它不仅让我学会了如何分析数据，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更严谨的方式来思考问题。
评分这本书的开篇，就像是一次关于“数据洞察力”的深度探索，作者以一种循序渐进的方式，将我带入了定量方法的奇妙世界。他并没有一开始就抛出那些复杂的数学公式，而是从最基本的数据概念入手，让我理解数据的重要性，以及如何对其进行初步的探索。 我尤其喜欢作者在讲解“数据的可视化”时，所使用的那些生动形象的例子。他通过各种图表，比如柱状图、折线图、散点图等，让我直观地理解了如何从数据中提取信息，并进行有效的展示。 书中的“概率论”部分，也给我留下了深刻的印象。作者没有仅仅停留在理论的阐述，而是通过大量的实际例子，让我明白了概率在决策中的重要性。他对“随机事件”、“概率分布”的解释，都非常清晰易懂。 我必须提到的是，这本书在讲解“统计推断”时，非常注重逻辑性和严谨性。作者不仅详细介绍了各种推断方法，如点估计、区间估计和假设检验，更重要的是，他强调了这些方法背后的基本原理和假设。 我非常欣赏作者在讲解“相关性分析”时，对“相关不等于因果”的反复强调。这让我明白，在解读数据时，需要保持审慎的态度，避免过度推断。 书中的案例分析，也做得非常出色。作者选择了许多来自不同领域、具有代表性的案例，让我看到了定量方法在实际工作中的广泛应用。 我发现，这本书的语言风格非常清晰、流畅，而且充满了启发性。作者能够用简洁的语言来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 我还会继续深入阅读这本书，并尝试着将其中的知识应用到我的工作和生活中。它不仅让我学会了如何分析数据，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更严谨的方式来思考问题。
评分这本书，我真的从头看到尾，每一个字都没有落下，而且我还反复阅读了好几遍，做了一些笔记，甚至尝试着去复述书中的一些概念。整体来说，这本书给我的感受是，它不仅仅是一本介绍“定量方法”的书，更像是一本打开思维方式的钥匙。它让我意识到，很多我们日常生活中看似模糊不清、难以量化的问题，其实都可以通过一套严谨的数学工具和逻辑框架去理解和解决。 我尤其喜欢书中在介绍各种统计学概念时，没有止步于冰冷的公式和抽象的理论，而是花费了大量的篇幅去讲解这些方法背后的直观意义，以及它们在实际应用中的价值。比如，在讲到回归分析时，作者并没有仅仅罗列出最小二乘法的推导过程，而是生动地比喻说，这就像是在一系列杂乱无章的数据点中，找到一条最能“代表”整体趋势的直线。这种解释方式，对于我这样背景不是特别强的读者来说，简直是福音。它让我不再畏惧那些复杂的数学符号，而是能够抓住核心思想，理解其精髓。 另外，书中的案例分析也做得非常出色。作者选择的都是一些贴近生活、又具有一定代表性的例子，涵盖了经济、金融、市场营销、甚至是一些社会科学领域。这些案例不仅仅是用来印证理论的，更是引导读者思考，如何在实际问题中识别出可以应用定量方法的场景，以及如何选择最适合的工具。我记得有一个关于消费者行为的案例，作者通过一系列的统计检验，揭示了某种促销策略对销售额的实际影响，这比我以往凭感觉或者道听途说来的信息要精确和可信得多。 这本书的另一个亮点在于它的结构安排。它从最基础的描述性统计学开始，逐步深入到推断性统计学、回归分析，最后还涉及了一些更高级的主题，如时间序列分析和假设检验。这种循序渐进的方式，让我在学习过程中不会感到突兀，每一个新的概念都是建立在之前所学的基础之上的，所以整个学习过程是顺畅且有成就感的。即使遇到一些比较难以理解的部分，我也知道可以通过回顾前面的章节来找到线索。 我特别欣赏作者在处理概率论部分时的耐心。概率论对我来说一直是个难点，很多概念总是似是而非。但在这本书里，作者用了很多类比和图示，比如用抛硬币、掷骰子这样的例子来解释独立事件、条件概率，让我一下子就清晰了很多。他甚至还花了一部分篇幅去讲解“幸存者偏差”这类容易引起误解的概率现象，这真的让我受益匪浅，避免了不少潜在的认知陷阱。 书中的数学推导，虽然有，但并没有占据主导地位。作者更侧重于让你理解“为什么”要这么做，而不是仅仅告诉你“怎么”做。而且，对于那些不太熟悉高等数学的读者，书中提供了非常友好的提示和回顾。我甚至觉得，这本书对于那些对数学感到恐惧的人来说，也是一次很好的“破冰”机会。它让你看到，数学并非遥不可及，它是一种解决问题的语言，一种逻辑的表达方式。 读这本书的时候，我常常会有“原来如此”的恍然大悟的感觉。很多以前只是听说过，但并不真正理解的统计学术语，比如P值、置信区间、方差分析等等，在这本书里都得到了非常清晰的解释。作者并没有回避这些术语，而是把它们置于具体的语境中，通过生动的语言和形象的比喻，让它们变得易于理解和记忆。这对于我这个非专业人士来说，真的非常重要。 我一直认为，学习任何一项新技能，关键在于实践。这本书在这一点上做得相当不错。书中的习题难度适中，既有巩固基本概念的简单题，也有需要综合运用所学知识的综合题。我尝试着做了其中的一部分，发现这些习题不仅仅是检验我是否掌握了知识点，更能引导我去思考如何将这些理论应用到更广泛的情境中。而且，我注意到，很多习题的设计都与前面案例分析中的情境息息相关，这进一步加深了我对理论与实践联系的理解。 这本书给我的另一个深刻印象是，它不仅仅是关于“方法”，更是关于“思维”。在介绍每一种定量方法时，作者都会强调这种方法所能回答的问题类型，以及它的局限性。这让我明白，定量方法并非万能的，它有其适用的范围和条件。这种批判性思维的引导，让我不至于盲目地套用公式，而是能够更审慎地选择和运用工具。 坦白说，最初拿到这本书的时候，我并没有抱太高的期望，因为“定量方法”听起来就比较枯燥。但读完之后，我才发现自己错了。这本书的语言流畅、逻辑清晰，而且充满了启发性。它让我对数据分析和科学决策有了全新的认识，也激发了我进一步学习相关知识的兴趣。我强烈推荐给所有想要提升自己数据素养，或者对如何用更科学、更严谨的方式看待世界感兴趣的朋友们。
评分这本书的开篇，就像是为我量身打造的一场关于“定量方法”的启蒙之旅。作者并没有上来就用复杂的术语吓退我，而是从最基本的统计学概念入手，比如如何理解数据的意义，如何进行数据的可视化。 我最喜欢的是，作者在讲解“数据的变异性”时，所使用的那些贴切的比喻。他用“散点图”、“箱线图”等工具，让我直观地感受到了数据之间的差异，以及这种差异的意义。 书中的“概率论”部分，也给我留下了深刻的印象。作者没有仅仅停留在理论的阐述，而是通过大量的实际例子，让我明白了概率在日常生活中的重要性。他对“随机变量”、“概率分布”的解释，都非常清晰易懂。 我必须提到的是，这本书在讲解“统计推断”时，非常注重逻辑性和严谨性。作者不仅详细介绍了各种推断方法，如点估计、区间估计和假设检验，更重要的是，他强调了这些方法背后的基本原理和假设。 我非常欣赏作者在讲解“相关性分析”时，对“相关不等于因果”的反复强调。这让我明白，在解读数据时，需要保持审慎的态度，避免过度推断。 书中的案例分析，也做得非常出色。作者选择了许多来自不同领域、具有代表性的案例，让我看到了定量方法在实际工作中的广泛应用。 我发现，这本书的语言风格非常清晰、流畅，而且充满了启发性。作者能够用简洁的语言来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 我还会继续深入阅读这本书，并尝试着将其中的知识应用到我的工作和生活中。它不仅让我学会了如何分析数据，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更严谨的方式来思考问题。
评分回想大一刚开始看时云里雾里的。。结果发现根本就是小学数学嘛。。
评分你真的读过这本书咩 = =
评分说起来都是眼泪。。。
评分大一最好的一门。。。
评分Quantitative Methods 1A
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