统计预测和决策（第五版） [Statistical Forecasting and Decision-Making] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

徐国祥 编

图书标签:

• 统计预测
• 决策分析
• 时间序列分析
• 预测方法
• 计量经济学
• 数据分析
• 管理科学
• 运筹学
• 风险管理
• 商业分析

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564223243

版次：5

商品编码：11876926

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

外文名称：Statistical Forecasting and Decision-Making

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：347

内容简介

　　参与编写的包括全国十几所“985”院校、“211”重点院校及著名财经类院校的院长、教授、博导及知名学者，学术造诣深厚，既有卓越的教学科研经验，又有丰富的教材编写经验。
　　教材采用全新立体化模式，教学配套实用、精美。“一主三副”（一本主教材、一本配套习题集、一套教学课件、一批网络资源）的创新设计将学习途径全方位覆盖。不仅方便教师教学，而且更能全面提高学生的综合应用能力。

作者简介

　　徐国祥，经济学博士，国家二级教授，博士生导师，现任上海财经大学统计与管理学院讲席教授、上海财经大学应用统计研究中心主任。先后荣获享受国务院政府特殊津贴专家、上海市模范教师、教育部“新世纪优秀人才”、财政部跨世纪学科带头人、上海市曙光学者和曙光跟踪学者、教育部优秀青年教师、上海市优秀青年教师、国家统计局全国优秀统计教师等称号。兼任国家社科基金学科规划评审组专家、教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会副主任委员、国家统计局统计教材编审委员会委员、中国统计学会常务理事、中国统计教育学会常务理事、中国金融学会金融统计研究专业委员会副会长、上海市统计学会副会长、上海证券交易所指数专家委员会委员和中证指教有限公司专家委员会委员、上海社会调查研究中心上海财经大学分中心主任等职。
　　徐国祥教授一直从事统计学理论和方法、经济统计学、金融统计学、统计指数理论及应用等教学和研究工作，并在这一领域已经取得一批有影响力的研究成果。主持并承担国家社科基金项目6项、省部级项目39项。有些研究成果获得中央领导和上海市领导的高度重视，并获得重要批示多次。主持地方政府职能部门、上海证券交易所、上海期货交易所、银行、证券公司和大型集团公司等横向课题40多项。在国家重要刊物上发表科研论文82篇。出版教材、专著20多部。获财政部、教育部、国家统计局、上海市等省部级教学和科研优秀成果奖26项，其中一等奖6项、二等奖11项、三等奖9项。专著《统计指数理论、方法与应用研究））入选国家哲学社会科学成果文库。徐国祥教授主持的国家社科基金等项目“统计指数理论的发展与应用研究”“证券指数体系及其应用研究”“债券指数编制研究”的研究成果分别获中华人民共和国国家统计局课题类优秀成果一等奖。《（金融指数产品创新及其风险控制研究》（2009年）获教育部人文社会科学优秀著作二等奖。
　　徐图样教授主编的《统计学》和《统计学学习指导与习题》获教育部“十一五”和“十二五”国家级规划教材，《统计学》于2011年获上海市优秀教材一等奖，《金融统计学》于2010年获国家统计局全国优秀统计教材一等奖，《统计预测和决策》被教育部列为“十-五”和“十二五”国家级规划教材，“统计预测和决策”课程被评为上海市精品课程。

内页插图

目录

第五版前言
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一章 统计预测概述
第一节 统计预测的概念和作用
第二节 统计预测方法的分类及其选择
第三节 统计预测的原则和步骤
本章小结
思考与练习

第二章 定性预测法
第一节 定性预测概述
第二节 德尔菲法
第三节 主观概率法
第四节 定性预测的其他方法
第五节 情景预测法
本章小结
思考与练习

第三章 回归预测法
第一节 一元线性回归预测法
第二节 多元线性回归预测法
第三节 非线性回归预测法
第四节 应用回归预测法应注意的问题
本章小结
思考与练习

第四章 时间序列分解法和趋势外推法
第一节 时间序列分解法
第二节 趋势外推法概述
第三节 多项式曲线趋势外推法
第四节 指数曲线趋势外推法
第五节 生长曲线趋势外推法
第六节 曲线拟合优度分析
本章小结
思考与练习

第五章 时间序列平滑预测法
第一节 一次移动平均法
第二节 一次指数平滑法
第三节 线性二次移动平均法
第四节 线性二次指数平滑法
第五节 二次曲线指数平滑法
第六节 温特线性与季节指数平滑法
本章小结
思考与练习

第六章 自适应过滤法
第一节 自适应过滤法概述
第二节 自适应过滤法的应用
第三节 电子计算机在自适应过滤法中的应用
本章小结
思考与练习

第七章 平稳时间序列预测法
第一节 平稳时间序列预测法概述
第二节 时间序列的自相关分析
第三节 单位根检验和协整检验
第四节 ARMA模型的建模
第五节 时间序列的案例分析
本章小结
思考与练习

第八章 干预分析模型预测法
第一节 干预分析模型概述
第二节 单变量干预分析模型的识别与估计
第三节 干预分析模型的应用实例
本章小结
思考与练习

第九章 景气预测法
第十章 灰色预测法
第十一章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第十二章 预测精度测定与预测评价
第十三章 统计决策概述
第十四章 风险型决策方法
第十五章 贝叶斯决策方法
第十六章 不确定型决策方法
第十七章 多目标决策法
思考与练习参考答案
附录
参考文献

前言/序言

　　《统计预测和决策（第四版）》一书自2012年8月出版以来，在全国各高等院校有关专业以及教师和学生中树立了口碑，2014年10月被国家教育部评为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，2015年4月被上海市教育委员会评为上海普通高校优秀教材，2013年10月被评为第三届中国大学出版社图书奖优秀教材奖一等奖。
　　2013～2017年教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会制定的《统计学类专业本科教学质量国家标准》对“统计预测和决策”这门必修课程提出了基本要求，其内容应包括预测问题概述、定性预测、情景预测、自适应过滤法、干预分析模型、景气预测法、组合预测、预测精度测定与预测评价、风险型预决策、贝叶斯决策、完全不确定性决策和多目标决策等。为了适应这一新的要求，顺应时代发展的需要，我们对《统计预测和决策》（第四版）进行再次修订、补充和完善，出版了第五版，以满足日益增长的教学需要。第五版的教材内容涵盖了《统计学类专业本科教学质量国家标准》对《统计预测和决策>这门必修可能所提出的全部内容。
　　本书第五版由上海财经大学统计与管理学院博士生导师、上海财经大学应用统计研究中心主任徐国祥教授主编并主笔。上海财经大学统计与管理学院博士生邱昶参与了本书第五版及其教学课件（PowerPoint）的修订、补充和完善。
　　限于水平，本书第五版若有不尽人意之处，恳切希望广大教师和同学们提出宝贵意见，以使其更臻完善。

《统计预测与决策》（第五版） 本书深入探讨了统计学在预测和决策领域的核心应用，为读者提供了严谨的理论基础和实用的方法论。本书旨在帮助读者理解数据背后的模式，并基于这些模式做出更明智、更具前瞻性的决策。 核心内容涵盖： 数据探索与预处理： 本章是所有统计分析的基石。我们将从基本的数据可视化技术开始，学习如何通过图表直观地理解数据的分布、趋势和异常值。接着，我们将深入研究各种数据清洗和转换的方法，包括处理缺失值、异常值检测与处理、数据标准化与归一化等，确保输入模型的原始数据具有高质量，能够支撑后续的准确分析。此外，还会介绍特征工程的基本概念，讲解如何从原始数据中提取或构建更有信息量的变量，以提升模型的预测能力。 时间序列分析基础： 时间序列数据在商业、金融、经济、气象等众多领域都极为常见。本章将全面介绍时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关性、偏自相关性等核心特性。读者将学习如何识别时间序列中的趋势、季节性和周期性成分，并掌握分解这些成分的常用方法。此外，还将引入平滑技术，如移动平均法和指数平滑法，作为理解和预测时间序列的初步工具，为后续更复杂的模型打下基础。 经典时间序列模型： 在掌握了基础概念后，我们将深入讲解一系列经典且广泛应用的时间序列预测模型。其中包括自回归（AR）、移动平均（MA）和它们的组合模型（ARMA），以及处理非平稳时间序列的差分方法（ARIMA）。我们将详细阐述这些模型的原理、参数估计、模型诊断和选择方法，并提供实际案例，展示如何将这些模型应用于实际的预测任务中。 高级时间序列模型与方法： 随着数据复杂性的增加，需要更强大的工具来捕捉时间序列的动态。本章将介绍更高级的模型，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、季节性自回归滑动平均模型（SARIMA），以及向量自回归（VAR）模型，后者尤其适用于分析多个相互关联的时间序列。此外，还会探讨状态空间模型和卡尔曼滤波等更灵活的建模框架，以及利用机器学习方法，如循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）来处理复杂的非线性时间序列数据。 回归分析及其应用： 回归分析是建立变量之间数量关系的一种强大工具，在预测和解释方面扮演着至关重要的角色。本章将详细介绍简单线性回归和多元线性回归模型，包括模型的假设、参数估计（最小二乘法）、模型检验（t检验、F检验）以及模型的解释。我们将重点关注如何诊断回归模型的诊断（残差分析、多重共线性等），并介绍如何处理分类变量（虚拟变量）。此外，还会初步介绍非线性回归和广义线性模型（GLM），以应对更广泛的预测场景。 模型评估与选择： 构建模型只是第一步，如何客观地评估模型的性能并选择最优模型是至关重要的。本章将系统介绍各种模型评估指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并解释它们的适用场景。我们将深入探讨模型过拟合和欠拟合的问题，并介绍交叉验证、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择技术，以确保我们选择的模型既能良好地拟合训练数据，又具有良好的泛化能力。 预测的决策支持： 统计预测的最终目的是服务于决策。本章将桥接预测模型和实际决策过程。我们将讨论如何将预测结果转化为可操作的信息，如何考虑预测的不确定性，以及如何在存在不确定性的情况下进行风险评估。此外，还将介绍决策树、贝叶斯决策理论等辅助决策的方法，并探讨如何结合预测结果和业务目标来制定最佳策略，最终实现优化决策。 机器学习在预测中的应用： 机器学习的快速发展为预测提供了更多可能性。本章将介绍一些常用的机器学习算法在预测任务中的应用，包括决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）以及支持向量机（SVM）。我们将解释这些模型如何工作，以及它们在处理复杂数据和非线性关系方面的优势。此外，还将简要介绍集成学习的思想，以及如何利用这些模型来提升预测的准确性和鲁棒性。 商业案例与实战： 理论结合实际才能更好地掌握知识。本章将通过一系列精心挑选的商业案例，展示如何将本书所学的统计预测和决策方法应用于实际问题。这些案例将涵盖市场需求预测、销售预测、风险管理、客户流失预测等多个领域，让读者亲身体验数据分析的完整流程，学习如何将理论知识转化为解决实际业务挑战的工具。 本书适合统计学、经济学、管理学、金融学、数据科学等相关专业的学生，以及需要运用统计方法进行预测和决策的各行业专业人士。通过学习本书，读者将能够更自信地驾驭数据，做出更精准、更具价值的预测和决策。

评分☆☆☆☆☆

《统计预测和决策》（第五版）这本书，简直是一场思维的盛宴，它以一种前所未有的方式，将我带入了统计预测的迷人世界。我通常对枯燥的数学公式敬而远之，但这本书却让我发现，原来统计学可以如此生动有趣，并且与我们的生活和工作息息相关。作者巧妙地将抽象的统计概念，通过一系列生动的案例和翔实的图表呈现出来，使得复杂的理论变得易于理解。我尤其喜欢书中关于数据可视化在预测中的应用部分，它展示了如何通过直观的图形来揭示数据背后的模式和趋势，从而为模型选择和结果解释提供有力的支持。书中对各种预测模型的介绍，并非简单的罗列，而是深入地探讨了它们的适用场景、假设条件以及在实际应用中可能遇到的挑战。我印象深刻的是，作者在讲解每一个模型时，都会引用现实世界中的例子，比如金融市场的波动预测、销售额的季节性变化分析等，这让我能够将书本知识与实际工作联系起来，从而更好地理解和运用所学内容。此外，书中对决策分析的论述，让我认识到预测的价值最终体现在其对决策的指导作用。如何基于预测结果做出最优决策，如何量化决策过程中的不确定性，这些都是本书的亮点，也为我提供了许多宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触到《统计预测和决策》（第五版）这本书时，我内心充满了期待，希望它能为我提供一个全新的视角来理解统计学在实际决策中的应用。而事实证明，我的期待得到了极大的满足。本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步深入理解预测的精髓。作者在讲解每一个模型时，都力求做到通俗易懂，即使是复杂的统计概念，也能通过清晰的语言和恰当的例子得到很好的解释。我特别喜欢书中关于时间序列分析的部分，它不仅涵盖了传统的平稳性检验、季节性分解等内容，更深入地探讨了非平稳时间序列的处理方法，以及如何构建更具解释力的模型。书中对于模型诊断的详细介绍，例如残差分析、自相关性检验等，也为我掌握如何判断模型好坏提供了有力的工具。让我印象深刻的是，作者并没有止步于模型的介绍，而是花了大量的篇幅来讨论“决策”这一环节。如何将预测结果转化为实际可行的决策，如何权衡预测误差带来的风险，这些都是本书的核心内容。书中提出的各种决策框架和优化方法，为我提供了一个清晰的行动指南，让我不再为如何利用预测结果而感到迷茫。总而言之，这本书是一部高质量的学术著作，其严谨的逻辑、丰富的案例和深刻的洞察，无疑会成为统计学和决策科学领域的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《统计预测和决策》（第五版）这本书时，我并没有预料到它能给我带来如此大的改变。我一直认为统计预测是一个偏向理论和数学的领域，可能与我的实际工作距离较远。但这本书的出版，彻底打破了我的这种观念。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的统计学理论与实际决策场景相结合，让我看到了统计预测在现实世界中的巨大价值。我尤其喜欢书中对各种预测模型的详细讲解，从传统的回归模型到现代的机器学习算法，作者都进行了深入的剖析，并结合了大量的实际案例。例如，在讲解时间序列预测时，作者不仅介绍了ARIMA模型，还深入探讨了 Prophet 模型在处理带有明显季节性和节假日效应的数据时的优势，这对于我分析公司销售数据非常有帮助。更让我印象深刻的是，本书对“决策”部分的重视。作者强调，预测的最终目的是为了支持决策，因此，本书花了很多篇幅来讨论如何将预测结果转化为实际的决策方案，如何权衡预测的准确性和决策的成本，以及如何应对预测带来的不确定性。书中提供的决策框架和优化算法，为我提供了一个清晰的思路，让我能够更有效地利用预测信息来指导我的业务决策。这本书无疑是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承认，在阅读《统计预测和决策》（第五版）之前，我对统计预测的理解还停留在比较基础的层面。然而，这本书的出现，彻底改变了我对这个领域的认知。它以一种系统化、结构化的方式，为我构建了一个完整的统计预测和决策知识体系。从基础的统计概念，到复杂的模型构建，再到最终的决策支持，本书都进行了非常详尽的讲解。我特别欣赏书中对不同统计模型的深度剖析，它不仅仅介绍了模型的公式和算法，更重要的是解释了模型背后的逻辑和假设，以及在什么情况下使用哪种模型会更有效。例如，在讲解时间序列模型时，作者详细阐述了ARIMA模型、指数平滑法等方法的原理，并对比了它们在处理不同类型时间序列数据时的优缺点。更让我感到惊喜的是，本书对“决策”部分的强调。作者认为，预测的最终目的是为了做出更好的决策，因此，本书花了大量篇幅来探讨如何将预测结果转化为实际决策，如何进行成本效益分析，以及如何管理和规避预测带来的风险。书中提供的决策树、蒙特卡洛模拟等方法，为我提供了一个强大的工具箱，能够帮助我在复杂多变的环境中做出更明智的决策。这本书的价值，不仅仅在于其丰富的理论内容，更在于它能够将理论与实践紧密地结合起来，为读者提供切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发，在于它让我深刻理解了“预测”与“决策”之间密不可分的联系。在很多情况下，我们往往将预测看作是一个独立的过程，而忽略了它最终是为了服务于决策。而《统计预测和决策》（第五版）则恰恰强调了这一点，它将预测模型的研究与决策分析有机地结合起来，为读者提供了一个全面的框架。我印象最深刻的是书中关于模型选择和验证的章节，作者详细介绍了各种统计指标和检验方法，帮助我们客观地评估模型的优劣，避免主观臆断。从简单的均方误差到更复杂的AIC、BIC准则，再到交叉验证等技术，本书都进行了清晰的阐述，让我能够更好地理解如何选择最适合特定问题的模型。更让我惊喜的是，本书对于不确定性量化和风险管理的讨论。在现实世界中，没有任何预测是百分之百准确的，因此，理解和管理预测中的不确定性至关重要。书中介绍的置信区间、预测区间，以及各种情景分析方法，都为我提供了量化和管理风险的有效工具。这些内容对于我在工作中进行项目评估、风险预判等方面，都产生了深远的影响。这本书不仅仅是一本关于统计学的书籍，更是一本关于如何利用数据做出更好决策的书籍，它为我提供了一个全新的思考方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我打开了统计预测和决策领域的一扇新大门。在阅读之前，我对这一领域的理解还比较零散，缺乏一个系统性的认识。《统计预测和决策》（第五版）则以其清晰的逻辑结构、严谨的学术论证和丰富的实战案例，为我构建了一个完整的知识体系。我尤其欣赏书中对不同预测模型的详尽解读，它不仅仅介绍了模型的数学原理，更重要的是深入分析了模型在实际应用中的表现，以及如何根据具体问题选择和优化模型。例如，在讲解线性回归模型时，作者不仅解释了模型的基本形式和参数估计方法，还深入探讨了多重共线性、异方差等问题，并提供了相应的处理方法。更让我感到惊喜的是，本书对“决策”这一环节的重视。作者强调，预测的最终目的是为了支持决策，因此，本书花了大量的篇幅来讨论如何将预测结果转化为实际的决策方案，如何进行成本效益分析，以及如何管理和规避预测带来的风险。书中提供的决策框架和优化算法，为我提供了一个清晰的思路，让我能够更有效地利用预测信息来指导我的业务决策。这本书不仅提升了我对统计预测的理解，更重要的是，它教会了我如何利用数据来做出更明智、更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是一本里程碑式的著作，它以其深刻的理论阐述和严谨的实证分析，为统计预测和决策领域的研究者和实践者提供了一个坚实的理论框架和丰富的实践指导。从我翻开第一页开始，就被其宏大的视角和细致的入微所吸引。作者不仅仅是罗列公式和方法，而是将统计学原理与实际决策过程紧密地联系起来，展现了理论的强大生命力。书中对各种预测模型的介绍，从经典的ARIMA模型到现代的机器学习算法，都进行了详尽的解读，不仅解释了模型的数学基础，更重要的是深入剖析了它们在不同场景下的适用性、优缺点以及如何根据具体问题进行模型选择和优化。我尤其欣赏书中关于模型评估和选择的章节，它提供了一套系统的方法论，帮助读者避免“ overfitting ”等常见陷阱，确保预测结果的可靠性和鲁棒性。此外，书中对不确定性处理的讨论也十分到位，它强调了预测本身就带有不确定性，并提供了量化和管理这种不确定性的工具，这对于做出审慎的决策至关重要。对于那些希望在复杂环境中做出数据驱动决策的专业人士来说，这本书绝对是一笔宝贵的财富，它能够显著提升你的分析能力和决策水平，让你在瞬息万变的商业世界中占据优势。

评分☆☆☆☆☆

《统计预测和决策》（第五版）这本书，对我而言，不仅仅是一次阅读体验，更是一次思维的洗礼。我一直对如何将看似抽象的统计学与具体的决策过程联系起来感到困惑，而这本书则为我提供了完美的答案。作者以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，将复杂的统计概念化繁为简，并生动地呈现在读者面前。我印象深刻的是书中关于模型构建的章节，它不仅仅介绍了各种模型的算法，更重要的是深入分析了每种模型背后的统计原理、假设条件以及适用范围。例如，在讲解时间序列模型时，作者详细阐述了 ARIMA 模型、指数平滑法等方法的原理，并对比了它们在处理不同类型时间序列数据时的优缺点。更让我惊喜的是，本书对“决策”这一环节的深入探讨。作者强调，预测的最终目的是为了支持决策，因此，本书花了大量的篇幅来讨论如何将预测结果转化为实际的决策方案，如何权衡预测的准确性和决策的成本，以及如何应对预测带来的不确定性。书中提供的决策树、蒙特卡洛模拟等方法，为我提供了一个强大的工具箱，能够帮助我在复杂多变的环境中做出更明智的决策。这本书无疑是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀著作，它将是我未来工作中不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大震撼，在于它能够如此深刻地揭示统计学预测的“艺术”与“科学”并存的本质。在很多人的认知里，预测似乎更多地依赖于直觉和经验，但《统计预测和决策》（第五版）却向我展示了如何用严谨的数学工具和科学的方法论来驾驭这种不确定性。书中对于不同预测模型的比较分析，我看得尤为仔细。从线性回归的简单有效，到逻辑回归在分类问题上的强大表现，再到更加复杂的贝叶斯方法和集成学习的精妙之处，作者都进行了深入浅出的讲解。我尤其欣赏作者在介绍每一个模型时，都会强调其背后的统计学原理，以及在何种假设下模型能够取得最佳效果。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对预测的理解上升到了一个新的高度。更重要的是，书中对“决策”部分的关注，完全颠覆了我过去将预测视为独立过程的认知。作者强调，预测的最终目的是为了支持决策，因此，如何将预测的不确定性融入决策过程，如何计算不同决策选项的预期收益和风险，这些都成为了本书的重点。书中提出的风险管理和情景分析方法，对于我在工作中评估项目可行性、制定应对策略等方面，提供了极具价值的思路。这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南，它能够帮助我将抽象的统计概念转化为具体的行动方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于，它不仅仅是传授知识，更是在培养一种数据驱动的思维方式。在阅读《统计预测和决策》（第五版）的过程中，我逐渐意识到，统计预测并非仅仅是关于数学公式的推导，而是关于如何理解数据、洞察模式，并最终利用这些洞察来做出更明智的决策。作者在书中对于模型评估和选择的讲解，尤其让我受益匪浅。他详细介绍了各种评估指标的含义和适用场景，并强调了在实际应用中，不能仅仅依赖单一指标，而是需要综合考虑模型的解释性、预测精度以及计算效率等因素。例如，在讲解回归模型的拟合优度时，作者不仅解释了 R-squared 的概念，还深入探讨了调整 R-squared 在模型比较中的重要性，这让我对模型评估有了更深刻的理解。更让我惊喜的是，本书对“决策”部分的详尽论述。作者认为，预测的价值最终体现在其对决策的支持能力上。因此，本书花了大量的篇幅来探讨如何将预测结果与决策目标相结合，如何进行成本效益分析，以及如何管理和规避预测中的风险。书中提出的各种决策模型和优化方法，为我提供了解决实际问题的有力工具，让我能够更自信地做出数据驱动的决策。

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错是正版

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，有很多统计方法可以学习

评分☆☆☆☆☆

还可以还可以还可以还可以，够10个字了吧。

评分☆☆☆☆☆

这本书挺好的，希望以后做得更好

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错是正版

评分☆☆☆☆☆

还可以吧可以的，挺方便了

评分☆☆☆☆☆

还没看，有点脏。。。。。

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错是正版

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错是正版