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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115441874
商品编码：28486799395
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-09-01
具体描述
内容介绍
内容介绍
在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成。传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率J高的MATLAB是一个更好的选择。在MATLAB中，编程细节被简化，繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上。 MATLAB科学计算涉及数学、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些实际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程的教学辅助书。
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目录
D 1章 MATLAB入门 1 1.1 MATLAB简介 1 1.1.1 MATLAB的产生和发展 1 1.1.2 MATLAB的产品构成与 特点 2 1.1.3 MATLAB与科学计算 4 1.2 MATLAB的安装开发环境、 D 1章 MATLAB入门 1
1.1 MATLAB简介 1
1.1.1 MATLAB的产生和发展 1
1.1.2 MATLAB的产品构成与
特点 2
1.1.3 MATLAB与科学计算 4
1.2 MATLAB的安装开发环境、
窗口简介 4
1.2.1 MATLAB的安装 4
1.2.2 MATLAB的集成开发
环境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其帮助系统 13
1.3.1 搜索路径 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 帮助系统 16
1.3.4 学习MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序设计 21
2.1 基本语法 21
2.1.1 标识符 21
2.1.2 数据类型 23
2.1.3 运算符 35
2.1.4 流程控制语句 37
2.1.5 矩阵与数组 41
2.1.6 脚本与函数 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 读写文本文件 45
2.2.3 读写图像文件 47
2.3 MATLAB编程技巧 49
2.3.1 高效开发技巧 49
2.3.2 提高代码效率 49
2.3.3 向量化编程 50
2.3.4 并行计算 50
2.3.5 稀疏矩阵 51
2.4 综合实例 56
D3章 可视化编程 58
3.1 绘制二维图形 58
3.1.1 常用绘图函数 58
3.1.2 图形设置 60
3.1.3 特殊图形 62
3.1.4 特殊坐标系函数 64
3.2 绘制三维图形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
3.3.3 GUIDE简介 72
3.3.4 创建GUIDE 74
3.3.5 GUI的编程 78
3.3.6 CallBack函数 80
3.4 综合实例 81
D4章 MATLAB求微分与积分 89
4.1 J限 89
4.2 数值积分 92
4.2.1 Int求积分 92
4.2.2 梯形法求积分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
积分法 98
4.2.4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重数值积分法 103
4.2.6 积分变换 104
4.3 数值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函数 110
4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
公式法 113
4.3.6 样条函数法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多项式的微分 121
4.4 综合实例 123
D5章 MATLAB插值计算 124
5.1 一维插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛顿插值 129
5.1.3 埃尔米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次样条插值 138
5.2 二维插值 140
5.2.1 近邻插值 141
5.2.2 分片线性插值 141
5.2.3 双线性插值 142
5.2.4 双三次插值 143
5.2.5 散乱节点插值 147
5.3 综合实例 149
D6章 MATLAB函数逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多项式 162
6.2.3 切比雪夫多项式 163
6.2.4 勒让德多项式 170
6.3 一致逼近 175
6.4 综合实例—泰勒展开式
的降次 182
D7章 MATLAB曲线与曲面拟合 185
7.1 二乘拟合 185
7.2 MATLAB拟合函数 191
7.2.1 多元线性拟合—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多项式拟合 194
7.2.3 非线性拟合 198
7.3 MATLAB拟合工具箱 203
7.4 综合实例—临床药物
注射问题 213
D8章 MATLAB求解线性方程组 216
8.1 线性方程组 216
8.2 符号解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩阵分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超松弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 综合实例 238
D9章 MATLAB求解非线性方程组 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛顿法 246
9.2.2 简化牛顿法 248
9.2.3 割线迭代法 249
9.2.4 黄金分割法 250
9.2.5 抛物线法 252
9.2.6 不动点迭代法 254
9.2.7 牛顿下山法 256
9.3 综合实例 257
D 10章 MATLAB概率统计 261
10.1 概率统计工具箱 261
10.2 随机数生成 262
10.2.1 生成均匀分布随机数 264
10.2.2 生成正态分布随机数 266
10.3 随机变量的统计值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 几何平均数 273
10.3.6 算术平均数 274
10.3.7 中位数 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 调和平均数 276
10.3.10 样本的偏斜度 277
10.3.11 协方差 278
10.3.12 相关系数 279
10.3.13 其他数字特征 281
10.4 参数估计 281
10.4.1 均匀分布的参数估计 282
10.4.2 正态分布的参数估计 283
10.4.3 二项分布的参数估计 284
10.4.4 mle —指定分布的
参数估计 285
10.5 假设检验 286
10.5.1 t检验法 287
10.5.2 u检验法 288
10.5.3 秩和检验 289
10.5.4 符号秩检验 290
10.6 回归 291
10.6.1 线性回归 291
10.6.2 非线性回归 292
10.7 综合实例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程组 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程组的符号解 298
11.1.2 欧拉法 299
11.1.3 改进的欧拉法 301
11.1.4 龙格—库塔法 303
11.1.5 亚D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亚D斯（Adams）
内插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 网格剖分 309
11.2.2 数值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用说明 312
11.4 综合实例 315
D 12章 MATLAB优化计算 320
12.1 MATLAB优化工具箱的函数 320
12.1.1 优化工具箱 321
12.2 线性规划 329
12.3 0-1整数规划 333
12.4 二次规划 334
12.5 多目标规划 337
12.6 贪心算法 339
12.7 遗传算法 341
12.8 模拟退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 综合实例 347
D 13章 C/C 与MATLAB混合编程 353
13.1 C/C 与MATLAB混合调用
的方法 353
13.2 MATLAB调用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 调用MATLAB 357
13.3.1 C/C 调用引擎 357
13.3.2 C/C 调用Matcom 363
13.3.3 C/C 调用COM 370
13.3.4 C/C 调用动态链接库 376
13.4 综合实例 381
D 14章 MATLAB工程计算案例精粹 387
14.1 Delta并联机器人建模 387
14.1.1 背景介绍 387
14.1.2 问题阐述 388
14.1.3 实验例程 390
14.2 柴油机故障诊断 394
14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
14.3 街头游戏解谜 398
14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
14.4 零件参数的设计 400
14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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特点 2
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2.1.2 数据类型 23
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2.1.5 矩阵与数组 41
2.1.6 脚本与函数 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 读写文本文件 45
2.2.3 读写图像文件 47
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2.3.2 提高代码效率 49
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2.3.4 并行计算 50
2.3.5 稀疏矩阵 51
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3.1 绘制二维图形 58
3.1.1 常用绘图函数 58
3.1.2 图形设置 60
3.1.3 特殊图形 62
3.1.4 特殊坐标系函数 64
3.2 绘制三维图形 65
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3.3.1 设计工具 69
3.3.2 句柄图形对象 70
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4.1 J限 89
4.2 数值积分 92
4.2.1 Int求积分 92
4.2.2 梯形法求积分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
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4.2.4 重积分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重数值积分法 103
4.2.6 积分变换 104
4.3 数值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函数 110
4.3.4 中点公式 112
4.3.5 三点公式法和五点
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5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次样条插值 138
5.2 二维插值 140
5.2.1 近邻插值 141
5.2.2 分片线性插值 141
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5.2.4 双三次插值 143
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8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
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10.1 概率统计工具箱 261
10.2 随机数生成 262
10.2.1 生成均匀分布随机数 264
10.2.2 生成正态分布随机数 266
10.3 随机变量的统计值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求标准差 270
10.3.4 矩 272
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10.3.6 算术平均数 274
10.3.7 中位数 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 调和平均数 276
10.3.10 样本的偏斜度 277
10.3.11 协方差 278
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10.4 参数估计 281
10.4.1 均匀分布的参数估计 282
10.4.2 正态分布的参数估计 283
10.4.3 二项分布的参数估计 284
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10.5 假设检验 286
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10.5.2 u检验法 288
10.5.3 秩和检验 289
10.5.4 符号秩检验 290
10.6 回归 291
10.6.1 线性回归 291
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11.1.1 微分方程组的符号解 298
11.1.2 欧拉法 299
11.1.3 改进的欧拉法 301
11.1.4 龙格—库塔法 303
11.1.5 亚D斯（Adams）
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11.1.6 亚D斯（Adams）
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11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 网格剖分 309
11.2.2 数值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用说明 312
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12.1.1 优化工具箱 321
12.2 线性规划 329
12.3 0-1整数规划 333
12.4 二次规划 334
12.5 多目标规划 337
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13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 调用MATLAB 357
13.3.1 C/C 调用引擎 357
13.3.2 C/C 调用Matcom 363
13.3.3 C/C 调用COM 370
13.3.4 C/C 调用动态链接库 376
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14.1.1 背景介绍 387
14.1.2 问题阐述 388
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14.2.1 问题阐述 394
14.2.2 实验例程 395
14.3 街头游戏解谜 398
14.3.1 问题阐述 398
14.3.2 实验例程 398
14.4 零件参数的设计 400
14.4.1 问题阐述 400
14.4.2 实验例程 402
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《Python数据科学实战指南：从零开始掌握数据分析、可视化与机器学习》 书籍简介 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析、可视化和机器学习的能力，已经成为各行各业不可或缺的核心竞争力。本书旨在为广大读者提供一套系统、深入且极具实践性的Python数据科学学习路径。我们不局限于理论的讲解，而是将重心放在如何运用Python及其强大的生态系统，解决真实世界中的数据科学问题。从数据获取、清洗、探索性分析，到构建预测模型、部署应用，本书将带领您一步步走进数据科学的殿堂，让您真正成为一名能够驾驭数据的实践者。 本书内容概述 本书共分为五个部分，每个部分都围绕着数据科学的核心环节展开，层层递进，力求让读者在学习过程中获得扎实的理论基础和丰富的实践经验。 第一部分：Python数据科学基础与环境搭建 在正式进入数据科学的旅程之前，我们需要搭建起坚实的基石。本部分将从Python语言的基础知识讲起，重点介绍那些在数据科学领域至关重要的概念和语法。我们将深入讲解Python的数据结构（如列表、元组、字典、集合），控制流语句（条件判断、循环），函数定义与使用，以及面向对象编程的核心思想，为后续的数据处理和算法实现打下坚实的基础。 此外，本书还会详细指导您如何搭建完整的数据科学开发环境。我们将介绍Anaconda发行版的安装与配置，它集成了Python解释器以及众多常用的数据科学库，极大地简化了环境部署的复杂度。您将学会如何使用conda命令管理Python环境、安装和更新库，以及如何使用Jupyter Notebook和JupyterLab进行交互式编程和可视化分析。这些工具将成为您日常数据科学工作的得力助手。 第二部分：数据获取、清洗与预处理 真实世界的数据往往是杂乱无章、充满噪声的，直接进行分析几乎不可能。本部分将聚焦于数据科学流程中至关重要的数据获取、清洗与预处理环节。 数据获取： 我们将介绍多种获取数据的方式，包括从CSV、Excel、JSON等常见文件格式读取数据，使用SQL与数据库交互，以及通过Web Scraping（如使用BeautifulSoup和Scrapy）从互联网抓取数据。您将学习如何处理不同来源的数据，并将其加载到Python环境中。 数据清洗： 这一环节是数据预处理的核心。您将学习如何识别和处理缺失值（如删除、填充均值、中位数、众数或使用更复杂的插补方法），如何检测和处理异常值，如何进行数据格式统一（如日期、文本编码），以及如何处理重复数据。我们将重点介绍Pandas库在数据清洗中的强大能力，通过DataFrame和Series提供的丰富API，高效地完成各项数据清洗任务。 数据预处理： 除了基础的清洗，数据预处理还包括许多转换和增强数据的技术。您将学习如何进行特征编码（如独热编码、标签编码），如何进行数据标准化和归一化，如何处理类别不平衡问题，以及如何进行特征工程（如创建新特征、降维）。这些技术对于构建高性能的机器学习模型至关重要。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 理解数据的内在规律和分布是数据分析的关键一步。本部分将带领您进行深入的探索性数据分析（EDA），并学习如何利用强大的可视化工具将数据洞察直观地呈现出来。 描述性统计： 您将学习如何计算和解释各种描述性统计量，如均值、中位数、方差、标准差、分位数等，以概括数据的中心趋势、离散程度和分布形态。Pandas库将是您进行统计分析的主要工具。 数据可视化： 可视化是将数据转化为有意义洞察的有力手段。我们将深入讲解Matplotlib和Seaborn这两个Python中最流行的数据可视化库。您将学习如何创建各种图表，包括： 一维数据可视化： 直方图、箱线图、密度图，用于展示单个变量的分布。 二维数据可视化： 散点图、线图、条形图，用于展示两个变量之间的关系或进行比较。 多维数据可视化： 热力图、配对图、降维后的散点图（如PCA或t-SNE），用于探索高维数据中的模式。 分类数据可视化： 饼图、条形图，用于展示类别分布。 地理空间数据可视化： （视篇幅可能涉及）结合地图进行可视化。 您将学习如何根据数据的类型和分析目的选择合适的图表，以及如何调整图表的样式，使其清晰、准确地传达信息。 第四部分：机器学习基础与模型构建 掌握了数据处理和分析的基础后，我们将进入机器学习的核心领域。本部分将为您介绍机器学习的基本概念，常用的算法，以及如何使用Scikit-learn库构建和评估机器学习模型。 机器学习基础： 您将理解监督学习、无监督学习和强化学习的基本区别，以及训练集、验证集和测试集的划分原则。 监督学习算法： 回归模型： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归，用于预测连续值。 分类模型： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM），用于预测离散类别。 无监督学习算法： 聚类算法： K-Means、DBSCAN，用于发现数据中的自然分组。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE），用于降低数据维度，便于可视化和提高模型效率。 模型评估与调优： 您将学习如何使用各种评估指标（如回归模型的R²、MSE、MAE；分类模型的准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值）来评估模型的性能。同时，您还将学习交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型选择和超参数调优技术，以获得最优的模型。 第五部分：高级主题与实战案例 在掌握了上述基础知识后，本书将进一步探讨一些高级话题，并通过具体的实战案例来巩固和深化您的学习。 特征工程进阶： 深入探讨更复杂的特征工程技术，包括时间序列特征提取、文本特征处理（如TF-IDF、词嵌入）、集成特征工程等。 模型部署与应用： 简单介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如使用Flask或Django构建Web API，或者将其集成到现有系统中。 深度学习初步（可选）： （视篇幅和目标读者群体，可选择性地引入）简要介绍深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并展示如何使用TensorFlow或PyTorch等框架进行简单的深度学习模型构建。 真实世界案例分析： 本部分将包含多个精心设计的实战案例，涵盖不同的应用领域，例如： 用户行为分析： 分析电商平台的用户购买行为，构建推荐系统。 金融数据分析： 预测股票价格，检测欺诈交易。 自然语言处理（NLP）应用： 文本情感分析，垃圾邮件检测。 图像识别基础： （如涉及深度学习）进行简单的图像分类任务。 这些案例将贯穿本书所学的知识点，让您在解决实际问题的过程中，真正体会到数据科学的魅力。 本书特色 理论与实践并重： 每一章都配有详细的代码示例和讲解，鼓励读者动手实践。 循序渐进的学习曲线： 内容组织合理，从基础到进阶，适合不同层次的读者。 丰富的图表和可视化： 大量使用图表辅助解释概念和展示分析结果，提高学习效率。 贴近实际应用： 案例选择具有代表性，能够帮助读者应对真实世界的数据挑战。 全面的工具链介绍： 涵盖Python数据科学中最核心、最流行的库，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等。 目标读者 希望系统学习数据科学的编程初学者。 已经掌握Python基础，但希望将其应用于数据分析和机器学习的开发者。 需要通过数据驱动决策的业务分析师、市场营销人员、产品经理等。 对人工智能、大数据技术感兴趣的学生和研究人员。 通过本书的学习，您将不仅能够熟练运用Python进行数据处理、分析和可视化，更能构建出强大的机器学习模型，解决实际问题，在数据驱动的浪潮中脱颖而出。立即开启您的Python数据科学之旅吧！
用户评价
评分
我最近一直在学习MATLAB，找了很多相关的书籍，其中一本让我印象深刻的是《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》。虽然这本书的题目很大气，但我实际阅读下来，却发现它在某些方面并没有完全达到我的预期。比如，关于机器学习的章节，我认为它只是简单地罗列了一些常见的算法，并没有深入地讲解其背后的数学原理和推导过程。对于我这种希望理解“为什么”和“如何”的读者来说，这部分内容显得有些浅尝辄止。书中对一些模型调参的技巧也提及不多，更多的是停留在如何调用函数和解读结果的层面。我期待能看到更多关于特征工程、模型选择策略以及如何利用MATLAB进行模型评估和优化的详细指导。此外，书中在案例选择上也稍显保守，很多案例都是教科书式的标准问题，缺乏一些更贴近实际科研或工业界痛点的问题。比如，在处理大规模数据集或实时数据流时，MATLAB的性能优化技巧以及并行计算的应用，书中的介绍就比较有限，这让我感觉在应对复杂挑战时，书本提供的直接帮助并不够。
评分我一直对MATLAB在信号处理领域的强大能力抱有很高的期望，因此在阅读《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》时，对这方面的内容给予了特别的关注。然而，这本书在此领域的呈现，我只能说差强人意。虽然书中提及了一些基本的信号处理函数，例如FFT、滤波等，但对于更深入的概念，如多率信号变换（multirate signal processing）、小波分析（wavelet analysis）或者盲源分离（blind source separation），其介绍几乎是空白。我期望看到的是能够引导读者理解这些高级技术背后的理论，并展示如何在MATLAB中实现这些复杂的算法。书中缺乏对实际应用场景的深入剖析，例如在音频处理、生物医学信号分析或者通信系统设计中，如何运用MATLAB进行高效的信号分析和处理。对于如何利用MATLAB的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）进行模型设计、仿真和优化，书中提供的指导也相对有限。
评分在对《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》进行翻阅时，我留意到其在数值分析部分的介绍，尽管涵盖了一些基础的概念，但总感觉缺少了一些能够真正提升读者“精通”程度的深度。书中对于一些核心的数值计算算法，例如求解非线性方程组的迭代方法，或者优化问题的数值求解方法，并没有提供足够详细的算法分析和实现细节。我期待能看到更多关于不同算法的优缺点比较，以及在特定问题上选择哪种算法的指导。此外，书中对矩阵分解（如LU分解、QR分解、SVD）的应用场景和数值稳定性方面的讨论也比较简略，未能充分展示这些强大的数学工具在科学计算中的广泛用途。在并行计算方面，这本书虽然提到了多核处理器的使用，但对于如何有效地利用MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来加速大规模计算，其指导显得尤为不足。
评分从一个希望利用MATLAB进行工程仿真和建模的角度来看，《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》在某些方面未能充分满足我的需求。书中对于如何利用MATLAB进行系统建模和仿真（例如使用Simulink）的介绍，显得过于基础，仅仅停留在创建简单模块和连接的层面。我希望看到更多关于复杂系统建模的策略，例如如何处理非线性动态系统、如何进行参数辨识，以及如何进行灵敏度分析和不确定性量化。在物理仿真领域，书中也没有提供太多关于如何将具体的物理方程转化为MATLAB代码，并进行高效仿真的详细案例。例如，在有限元分析（Finite Element Analysis）或计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics）等领域，MATLAB强大的工具箱（如PDE Toolbox, CFDmex）的应用，书中并没有深入的讲解。我更倾向于找到一本能够引导我从理论概念到具体实现，再到结果解释的完整流程的书籍。
评分这本书在数据可视化部分，我发现其呈现的内容远未触及MATLAB在这一领域的全部潜力。《精通MATLAB科学计算与数据统计应用》虽然介绍了绘制基本图表的方法，但对于如何创建高度定制化、交互性强的可视化，或者如何利用MATLAB生成出版级别的图表，却显得不足。我尤其希望看到更多关于高级绘图技巧的讲解，比如如何使用 `patch`、`annotation` 等函数精细控制图形元素，如何利用 `hgtransform` 实现复杂的图形变换，或者如何通过 `graphics` 属性进行深度定制。书中对交互式图形的介绍也比较片面，仅限于一些简单的回调函数示例，而对于如何构建完整的交互式仪表盘，或者集成GUI的动态可视化，则几乎没有涉及。在数据统计应用方面，虽然书中有一些章节讨论了统计函数的使用，但对于更复杂的统计模型，例如时间序列分析中的ARIMA模型，或者是生存分析中的Cox比例风险模型，书中的讲解都显得比较基础，缺乏对模型假设、诊断以及结果解释的深入探讨。
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