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导读
适合谁
适合已经完成较完整统计课程、希望判断模型是否可信的商科分析读者。作者面向高年级本科生；它可接在商统入门之后，但例子跨越多个领域，阅读门槛也明显高于电子表格统计导论。
需要的基础
需要概率、数理统计、线性回归、线性代数和多元微积分，并能阅读和编写简单R函数。不能只依靠软件操作经验。
覆盖内容
从回归扩展进入重抽样、潜在结构、图式因果模型和相依数据。目录包括平滑、广义模型、树与时间序列，可围绕具体分析问题选章；其范围比单纯的预测手册更广。
如何使用
先拟合简单基准模型，保留数据做检验，再说明增加复杂度的理由。复现一个R例子后改变数据或假设，写短报告比较结果。把预测效果与因果主张分开；若推导难以跟上，回到相应回归先修内容。
版本与来源
作者主页提供完整草稿、数据与R文件，仍称书稿待出版，因此不填已出版剑桥版本、出版年或ISBN。免费阅读不代表允许转载。2025年春课程可辅助了解先修与练习，不宣称采用某个固定日期的当前草稿。
