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不管在哪種的研究領域中，⎾沒有證據的主張⏌是不被重視的。沒有證據時，就變成瞭⎾終究是使用者個人的意見⏌而已。

　　藉由適切的方法分析數據，纔可導齣結論。也就是說⎾根據⏌=⎾數據⏌。⎾基於根據的主張⏌=⎾適切地分析數據得齣的結論⏌。試著收集研究領域中的數據，提齣⎾有根據的主張⏌吧。

　　然而與數值數據為中心的實驗有所不同，在工業調查中，取決於問項是名義數據、順序數據、數值數據等，經常要處理許多類型的數據。

　　本書包含有多變量統計與貝氏統計兩大部分，因此，意見調查的統計處理，需要有各種類型的統計手法。本書是對此兩部分的意見調查的統計處理使用SPSS進行分析。本書的口號即為⎾快⏌、⎾簡單⏌、⎾馬上可行⏌。

　　本書的特徵有以下四項：
　　1.隻要看數據類型，即可選用適切的統計處理方法。
　　2.數據的輸入與其步驟，有跡可循。
　　3.統計處理的方法與其步驟，清晰明確。
　　4.輸齣結果的解讀方法，簡明易懂。

　　總之，隻要對照本書，利用滑鼠，任何人均可簡單進行統計分析的操作，問題即可迎刃而解。因此不妨著手搜集數據分析看看。
 

鐵軌上的迴響：二十世紀初歐洲鐵路工業的社會經濟轉型與技術革新 圖書簡介 本書深入剖析瞭二十世紀初，歐洲大陸鐵路工業在技術革新浪潮與社會經濟劇變背景下的復雜演進軌跡。我們聚焦於這一核心基礎設施領域，探究其如何成為推動工業化進程、重塑地緣政治格局以及引發深刻社會結構變動的關鍵驅動力。全書摒棄瞭傳統技術史的機械敘事，轉而采用跨學科的視角，將工程學進展、資本流動、勞工實踐以及國傢戰略緊密結閤，力圖還原一個多維度的“鋼鐵動脈”圖景。 第一章：鐵軌的帝國：工業時代的權力版圖重構 本章首先考察瞭1900年至第一次世界大戰爆發前夕，歐洲主要強國——德意誌帝國、法蘭西第二帝國（及其後的第三共和國）和大英帝國——在鐵路建設上的戰略差異與競爭態勢。鐵路，早已超越瞭單純的運輸工具範疇，成為衡量國傢工業實力與軍事投射能力的核心指標。 我們詳述瞭德國鐵路如何深度嵌入其“容剋-工業”復閤體的運作邏輯中，特彆關注其在魯爾區煤炭和鋼鐵運輸網絡中的壟斷性作用，以及普魯士邦國如何通過國傢乾預主義手段，確保鐵路技術標準與軍工生産的協同一緻。對比之下，英帝國雖然在本土的鐵路網絡密度上略顯保守，但其海外殖民地（如印度的“戰略鐵路”）建設，則展現瞭帝國主義擴張的“速度與效率”訴求。法國的鐵路發展，則與巴黎的中央集權體係以及對地中海貿易通道的控製野心息息相關。 書中特彆引入瞭“資本流嚮分析”，通過追蹤法國銀行傢對沙俄鐵路債券的巨大投資，揭示瞭鐵路融資如何成為歐洲大國間經濟相互依賴與政治角力的微妙載體。這種對基礎設施投資的政治經濟學分析，是理解一戰前夜歐洲聯盟體係形成的重要注腳。 第二章：鋼鐵與蒸汽的極限：技術標準的演進與衝突 技術進步是鐵路工業永恒的主題。本章著重探討瞭在電氣化初期與內燃機尚未普及的背景下，傳統蒸汽機車技術在效率、功率和可靠性上的極限突破。我們細緻考察瞭“四大件”（鍋爐、汽缸、車輪組和牽引機構）的設計優化，特彆是復閤膨脹機原理在重載貨運機車上的應用。 一個核心的議題是“軌距的非標準化睏境”。歐洲大陸各國在軌距選擇上的差異，不僅造成瞭技術上的兼容性障礙，更在戰時成為瞭軍事調動的隱形壁壘。本書通過案例研究，分析瞭瑞士和奧匈帝國在跨國鐵路互聯互通方麵所做的技術妥協與努力，以及這些努力如何在民族主義抬頭時迅速瓦解。 此外，本章還首次詳盡披露瞭早期信號係統與行車調度的復雜性。從早期的電報依賴到貝爾氏自動信號機的引入，鐵路安全係統的演進史，實際上是一部關於信息傳遞速度與可信度博弈的曆史。我們試圖說明，技術標準化的缺失，是如何在每一次重大事故中，暴露齣現代工業管理體係的脆弱性。 第三章：勞工的汗水與鋼軌的溫度：車間、路軌與工人生活 鐵路工業的繁榮，是建立在龐大的、高度組織化的藍領階層之上的。本章將鏡頭從宏觀的經濟戰略轉嚮瞭微觀的工人社會。我們基於勞動曆史學的方法，考察瞭機務段技工、綫路維護工和司機群體的獨特職業文化與社會地位。 “技術工人貴族”的概念在本章得到瞭深入闡釋。那些掌握復雜機床操作、精通機車大修的首席機械師，在行業內享有遠超普通工人的聲望，他們是技術傳承的非正式管理者。然而，這種“貴族”地位也伴隨著極高的職業風險和嚴苛的工作時長。 書中分析瞭工會運動在鐵路係統中的特殊性。由於鐵路運輸的公共服務屬性和軍事重要性，鐵路工人的罷工往往被政府視為直接的“叛國”行為。我們考察瞭1905年俄國和1911年法國鐵路大罷工的社會背景與政治後果，展現瞭工人們如何在國傢機器的嚴密監控下，尋求改善工作條件與集體談判權的艱難曆程。 第四章：時間的壓縮與空間的重塑：鐵路對社會心理的影響 鐵路帶來的最革命性的影響，是人類對時間與空間的認知發生瞭根本性扭麯。本章探討瞭“鐵路時間”（Railway Time）的概念如何取代地方性的太陽鍾，迫使整個社會在工作、商業和個人生活中適應一種統一、精確的時間錶。 這種時間的壓縮，極大地加速瞭商業信息和商品的流通，促進瞭城市郊區化和“通勤階層”的誕生。我們分析瞭報紙、旅遊指南和文學作品中對鐵路意象的描繪，揭示瞭公眾如何從最初對蒸汽巨獸的敬畏，逐漸將其視為日常生活的必需品，以及這種速度感如何催生瞭現代性的焦慮。 最後，本書審視瞭鐵路如何重塑瞭歐洲的“國傢認同”。在統一的鐵路綫路上，來自不同地域的人們被迫共享同一空間，這在一定程度上促進瞭國傢語言和文化標準的滲透，但在其他情況下，也加劇瞭地方社區對“外來影響”的反感。 結語：駛嚮未知的岔道 本書的最後部分，將目光投嚮瞭1914年戰爭的爆發。鐵路在戰時被迅速“軍事化”，成為動員、補給和撤退的生命綫。然而，戰爭的殘酷也暴露瞭早期工業化鐵路係統的內在脆弱性——過度依賴單一技術、工人短缺以及後勤的超負荷運轉。 《鐵軌上的迴響》旨在提供一個關於工業時代核心支柱的全麵審視，它不僅是關於蒸汽和鋼鐵的故事，更是關於權力、勞動、技術標準和人類社會如何在變革的洪流中被重新編織的深刻洞察。這本書是對那個速度決定命運的時代的細膩解碼。

作者簡介

陳耀茂

　　日本（國立）電氣通信大學經營工學博士
　　東海大學企管係教授
 

第一篇 多變量統計分析
1. 獨立性檢定的意見處理
2. Mantel-Haenszel檢定
3. 決策樹分析
4. 傾斜權重分析
5. 對應分析
6 多重對應分析
7 名義迴歸分析
8 順序迴歸分析
9 類彆迴歸分析
10 多階層分析
11 Logit分析
12 Probit分析
13 Poisson迴歸分析
14 TURF分析
15 因素分析
16 類彆主成分分析
17 傾嚮分數分析
18 語意差異法分析
19 Wilcoxn 等級和檢定
20 Kruskal-Wallis 檢定
21 Friedman檢定
22 聯閤分析
23 選擇型聯閤分析
24 問捲的信度分析
25 類彆典型相關分析

第二篇 貝氏統計推論
26 貝氏統計簡介
27 貝式推論獨立樣本
28 貝式推論成對樣本
29 貝氏推論單樣本常態分配
30 貝式推論單樣本二項分配

 

序言

　　不管在哪種研究領域中，「沒有證據的主張」是不被重視的。沒有證據時，就變成瞭「終究是使用者個人的意見」而已。
　　那麼要如何做纔能形成「基於根據的主張」呢？

　　近年來在醫學的領域中，EBM（Evidence-Based Medicine）亦即「基於根據的醫療」是中心話題，成為其根據的就是醫學的實驗數據，然而在工商業的領域中，EBM（Evidence-Based Management）亦即「基於根據的管理」也是中心話題，成為其根據的就是工商業的意見調查數據。

　　藉由適切的方法分析數據，纔可導齣結論。也就是說「根據」=「數據」。「基於根據的主張」=「適切地分析數據得齣的結論」。試著收集研究領域中的數據，提齣「有根據的主張」吧。

　　然而與數值數據為中心的實驗有所不同，在工商業調查中，取決於問項是名義數據、順序數據、數值數據等，經常要處理許多類型的數據。
　　譬如：
　　問項A：您的性彆是？
　　此情形時，迴答即為名義數據。
　　問項B：您對以下的問題贊成的程度有多少？
　　此情形時，迴答即為順序數據。
　　問項C：您的年齡是？
　　此情形時，迴答即為數值數據。

　　因此，意見調查的統計處理，需要有各種類型的統計手法。本書是對此種意見調查的統計處理使用SPSS分析。本書的口號即為「快」、「簡單」、「馬上可行」。

　　統計方法經常要麵對數值計算，令人視為畏途，然而今日科技如此進步，已開發有各種統計軟體，學生在學習統計方法時當不至於感到霧煞煞。

　　在學習統計方法處理問題時，首先讓人感到睏擾的是：
　　「此數據要選用何種統計處理方法纔好呢？」
　　「要如何輸入數據，有無明確的輸入步驟呢？」
　　「輸入後，在進行統計處理時，有無明確的分析步驟呢？」
　　然而此種煩惱是多餘的，任何人隻要能利用本書參照使用就行，非常簡單。
　　最後讓人感到睏擾的是：
　　「分析結果要如何解讀纔好呢？」
　　此煩惱隻要看本書的解說，即可將心中的「陰霾」一掃而光。
　　本書的特徵有以下4項：
　　1. 隻要看數據類型，即可選用適切的統計處理方法。
　　2. 數據的輸入與其步驟，有跡可循。
　　3. 統計處理的方法與其步驟，清晰明確。
　　4. 輸齣結果的解讀方法，簡明易懂。

　　總之，隻要對照本書，利用滑鼠，任何人均可簡單進行的統計分析的操作，問題即可迎刃而解。期盼本書能讓您在操作中得到使用的滿足感，並希望對您的分析與研究有所助益。 書中如謬誤之處，尚請賢達不吝指正，不勝感謝。

　　所謂心動不如馬上行動，不妨動一動滑鼠利用SPSS的操作畫麵著手分析看看！
 

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，工業調查資料分析不僅僅是統計學，它更是一種思維方式，一種解決問題的能力。這本書的名字讓我覺得，它很有可能就是我一直尋覓的那種能夠幫助我轉變思維、提升能力的工具。我希望書中不僅僅停留在介紹各種分析方法和模型，更重要的是，能夠幫助我理解數據背後的業務邏輯，能夠教會我如何將分析結果轉化為 actionable insights。比如，在産品質量分析方麵，我希望能學到如何從大量的生産數據中找齣導緻産品缺陷的關鍵因素，並提齣有針對性的改進措施。在市場需求分析方麵，我希望能學到如何通過分析銷售數據、用戶反饋等信息，來預測未來的市場趨勢，並為新産品的研發和推廣提供方嚮。我還希望書中能夠介紹一些關於如何與非技術背景的同事進行有效溝通的技巧，因為很多時候，我們分析師需要將復雜的分析結果用通俗易懂的語言解釋給管理層或其他部門的同事，讓他們理解並接受我們的建議。我希望這本書能夠提供一些具體的溝通模闆或者案例，讓我能夠從中學習。我對書中關於“數據治理”和“數據倫理”的討論也充滿期待，因為在數據應用越來越廣泛的今天，這些方麵的重要性也日益凸顯。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我曾經對數據分析有過一些嘗試，但效果都不太理想。很多時候，我隻是簡單地對數據進行匯總和統計，感覺好像做瞭很多工作，但最終能獲得的洞見卻非常有限。這本《工業調查資料分析》的書名，讓我覺得它有可能解決我目前麵臨的睏境。我希望這本書能夠教會我如何更深入地挖掘數據，如何發現數據之間的隱藏關聯，以及如何從看似無關的數據中提煉齣有價值的信息。我尤其關注書中關於“特徵工程”和“模型選擇”的內容。我知道，好的特徵工程能夠顯著提升模型的性能，而選擇閤適的模型更是至關重要。我希望能在這本書中找到一些關於如何進行有效的特徵工程的技巧和方法，以及如何根據不同的問題選擇最適閤的模型。我希望這本書能夠幫助我突破目前在數據分析上的瓶頸，讓我能夠從“描述性統計”邁嚮“預測性分析”甚至“規範性分析”。我期待這本書能夠給我帶來一些“靈光一閃”的時刻，讓我能夠豁然開朗，掌握更高級的數據分析技巧。我希望這本書的講解能夠循序漸進，由淺入深，讓我能夠逐步掌握復雜的數據分析技術。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在我們這個行業，數據分析的能力是區分“普通員工”和“骨乾人纔”的關鍵。我身邊的很多同事，雖然在各自的專業領域都很厲害，但在數據分析方麵卻顯得力不從心，往往隻能依賴一些“老經驗”來做判斷，這在競爭日益激烈的今天，顯然是不夠的。所以我一直都在尋找一本能夠係統性地提升我數據分析能力的書籍。這本《工業調查資料分析》的書名，正是我一直在尋找的。我特彆期待書中能夠講解一些先進的統計模型和機器學習算法，並且能夠解釋清楚它們的應用場景和局限性。我聽說現在有很多新的數據分析技術，比如深度學習、自然語言處理等等，但對於這些技術，我瞭解得非常有限，希望能在這本書中找到一些入門的指引，讓我能夠對這些前沿技術有一個基本的認識。另外，我也很關心書中的數據可視化部分，我一直認為，好的數據可視化能夠讓復雜的分析結果變得直觀易懂，也更能打動決策者。如果書中能夠介紹一些優秀的數據可視化案例，並提供一些製作高質量圖錶的技巧，那對我來說將是巨大的幫助。我希望這本書不僅能教我“怎麼做”，更能教我“為什麼這麼做”，讓我理解每一個分析步驟背後的邏輯和原理，這樣我纔能舉一反三，靈活運用。我目前最缺的就是這種能夠連接理論和實踐的橋橋梁。

评分☆☆☆☆☆

我們公司最近幾年開始越來越重視數據的價值，各個部門都在收集各種各樣的數據，但如何有效地利用這些數據，卻成瞭一個大問題。很多時候，這些數據就像是堆積起來的“數字垃圾”，我們都知道它裏麵可能有寶藏，但就是不知道如何去挖掘。所以，當我看到這本《工業調查資料分析》的時候，我立刻就動心瞭。我希望這本書能夠給我提供一些切實可行的方法和工具，讓我能夠從這些雜亂的數據中提煉齣有用的信息，為公司的決策提供支持。我尤其關注書中關於“數據質量”和“數據預處理”的內容，因為我知道，數據的質量直接決定瞭分析結果的可靠性，而我們在實際操作中，常常會遇到各種各樣的數據質量問題，比如缺失值、異常值、重復值等等，如果能在這方麵得到一些指導，將非常有益。另外，我對書中關於“因果推斷”的討論也很有興趣。很多時候，我們看到的隻是相關性，但我們更想知道的是背後的因果關係。如果這本書能夠提供一些方法來幫助我們區分相關性和因果性，那將是非常有價值的。我希望書中能夠有一些關於如何構建和評估模型的詳細講解，比如如何選擇閤適的模型，如何調整模型的參數，以及如何評估模型的性能等等。我對這些方麵還不是特彆瞭解，希望這本書能夠帶我入門。

评分☆☆☆☆☆

我對工業領域的數據分析一直非常感興趣，但總覺得市麵上相關的書籍要麼過於偏重理論，要麼過於偏重技術，很難找到一本能夠兼顧理論深度和實踐應用的書籍。這本《工業調查資料分析》的書名，正是我一直在尋找的。我特彆希望這本書能夠從工業生産的實際需求齣發，講解數據分析的方法和應用。比如，在設備維護方麵，我希望能學到如何通過分析設備的運行數據來預測故障，從而提前進行維護，減少停機時間，降低維修成本。在工藝優化方麵，我希望能學到如何通過分析生産過程中的各種參數，來找齣影響産品質量的關鍵因素，並提齣改進方案，提高生産效率和産品閤格率。我還希望書中能夠介紹一些關於如何利用數據來進行風險評估和控製的方法，比如如何分析曆史數據來預測潛在的生産事故，並提前采取預防措施。我非常看重書中的案例分析，希望這些案例能夠足夠豐富和多樣化，涵蓋工業生産的各個方麵，這樣我纔能更好地理解和掌握書中的知識。我希望這本書能夠幫助我建立起一套完整的數據分析思維體係，讓我能夠更自信地麵對工作中遇到的各種數據挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據是工業企業最重要的資産之一，但如何在實踐中有效地利用這些數據，卻是很多企業麵臨的共同難題。這本《工業調查資料分析》的書名，正是我一直關注的重點。我希望這本書能夠為我提供一套係統性的、可操作的工業數據分析方法論。我特彆期待書中能夠詳細講解如何從海量的工業數據中提取齣有用的信息，如何構建數據模型來預測生産效率、産品質量、設備故障等等。我希望書中能夠介紹一些在工業界已經被廣泛應用的先進數據分析技術和工具，並且能夠提供詳細的操作指南和案例分析。我非常看重書中的“實戰性”，希望它能夠幫助我將書本上的知識轉化為實際工作中的能力。我希望通過學習這本書，我能夠成為一個能夠獨立完成工業數據分析任務的人，能夠為企業的決策提供有價值的數據支持。我期待這本書能夠幫助我理解數據分析在工業生産中的各個環節的應用，從研發、生産、銷售到售後服務，都能通過數據分析來提升效率和效益。我希望這本書能夠成為我職業發展道路上的重要裏程碑。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，心裏還是有點忐忑的。畢竟，工業調查這個領域，涉及的學科和技術太多瞭，我擔心這本書會不會過於偏重某一方麵，導緻我學習起來有盲點。但當我翻開第一頁，讀到作者開篇的引言時，我的疑慮就消散瞭大半。作者用一種非常真誠和務實的態度，闡述瞭工業調查資料分析的重要性，以及在當前大數據時代下，掌握專業的數據分析能力是多麼的必要。他沒有賣弄華麗的辭藻，而是用平實的語言，點齣瞭我們很多從業者在工作中遇到的痛點，比如數據噪音、信息孤島、分析工具的局限等等。這讓我感覺作者非常瞭解我們的工作。我最看重的是書中的方法論部分，我希望它能夠提供一套係統、完整的數據分析框架，從數據的采集、清洗、預處理，到建模、評估，再到結果解讀和應用，每一個環節都有清晰的指導。我一直覺得，很多時候我們之所以效率不高，是因為缺乏一個清晰的流程和方法，總是憑感覺來做，這樣不僅容易齣錯，也難以保證分析結果的可靠性。書中的圖錶和公式我還沒有深入研究，但從整體的排版來看，應該還是比較清晰的。我特彆期待書中能夠介紹一些常用的數據分析軟件和工具的使用技巧，比如SPSS、R語言或者Python的一些庫，這些工具在實際工作中都非常實用，如果能有詳細的操作指南，那真是太棒瞭。我一直想提升自己在這些軟件方麵的能力，但苦於沒有係統性的學習資料，很多時候都是自己摸索，效率很低。這本書如果能在這方麵有所幫助，那對我來說簡直是寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我們公司近幾年在數字化轉型方麵投入瞭不少，收集瞭海量的生産、運營、銷售數據，但如何把這些數據真正用起來，卻成瞭一個巨大的挑戰。很多部門的同事都反映，他們不知道如何從這些龐雜的數據中找到自己需要的信息，更不用說進行深入的分析瞭。所以，當我看到這本《工業調查資料分析》的書名時，我感覺就像看到瞭救星。我希望這本書能夠為我們這些非專業數據分析背景的從業者提供一個清晰的入門指引，讓我們能夠理解數據分析的基本原理，掌握一些常用的分析工具和方法。我特彆期待書中能夠有一些“手把手”的教學內容，比如如何使用Excel進行基礎的數據整理和可視化，如何使用一些免費的統計軟件來進行簡單的數據分析等等。我希望這本書能夠讓我從“看數據”變成“懂數據”，能夠讓我從數據中發現問題，提齣假設，並通過數據來驗證這些假設。我還希望書中能夠介紹一些數據分析的常見誤區和陷阱，讓我們在實踐中能夠避免犯一些低級錯誤。我最怕的就是那些過於理論化，脫離實際的書，我需要的是能夠立刻應用到工作中的知識。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我剛開始看到這本書的時候，以為它會是一本枯燥乏味的統計學教科書。畢竟，“工業調查資料分析”聽起來就不是那種輕鬆讀物。我一直對數字和公式有點頭疼，總覺得它們離我實際工作有點遠。但是，當我真正開始閱讀之後，我纔發現自己大錯特錯瞭。這本書的敘事方式非常吸引人，它不像我以前看過的很多理論書，一開始就丟齣一堆公式和概念，而是從一個非常實際的問題入手，然後層層遞進地引齣相關的分析方法。作者在書中穿插瞭大量的案例，這些案例都非常貼閤我們的工業生産實際，比如如何通過對生産綫數據的分析來優化生産流程，如何通過市場調研數據來預測産品銷量，如何通過設備運行數據來預測故障等等。這些案例讓我感覺，數據分析並不是遙不可及的理論，而是實實在在能解決問題的工具。我尤其喜歡書中的一些“小貼士”和“注意事項”，這些細節部分往往能幫助我們避免一些常見的錯誤，讓我少走彎路。我希望這本書能夠讓我學會如何科學地提齣問題，如何設計調查方案，如何有效地收集和整理數據，以及如何選擇閤適的分析方法來解答這些問題。目前我接觸到的數據分析，很多時候都是彆人給的現成數據，我隻是做一些簡單的統計，這樣很難挖掘齣更深層次的價值。我渴望能夠掌握從零開始進行數據分析的能力，這纔是真正掌握主動權。

评分☆☆☆☆☆

這本書我真的早就想買瞭，但一直拖著。你知道的，我們做這一行的，資料量龐大，而且更新換代太快，總是忙得團團轉，哪有時間去細細研究理論。我平時都是靠經驗和一些零散的技巧來處理數據，效果嘛，隻能說是馬馬虎虎。這本《工業調查資料分析》的書名就特彆吸引我，我一直覺得，如果能係統地學習一下數據分析的方法，把那些零散的知識串聯起來，肯定能事半功倍。尤其是在我們這個行業，數據的準確性和深度直接關係到決策的質量，一點點的偏差都可能導緻巨大的損失。我期待這本書能給我帶來一些耳目一新的方法和工具，讓我能夠更有效地從海量的數據中挖掘齣有價值的信息，做齣更明智的判斷。我對書中的案例分析部分尤其感興趣，希望能看到一些貼近我們實際工作場景的例子，這樣學習起來會更有代入感，也能更快地將書中的知識應用到自己的工作中。而且，我一直覺得，很多時候我們都忽略瞭數據背後的故事，隻是簡單地進行統計和匯總，但這本書如果能幫助我理解數據背後的深層含義，看到隱藏的趨勢和關聯，那對我來說就太有價值瞭。我希望這本書的講解不會太過於理論化，而是能夠兼顧理論與實踐，讓我這種實操型選手也能看得懂，學得會，用得上。我現在手頭上就有幾個項目，都需要大量的數據分析，如果這本書真的像我期待的那樣，那絕對是雪中送炭。我最怕的就是那些寫得像天書一樣的書，看瞭半天也不知道在講什麼，最後隻能束之高閣。所以，我特彆希望這本書能夠用一種比較通俗易懂的方式來講解，即使是一些比較復雜的統計模型，也能用簡單明瞭的語言解釋清楚。