清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 约翰逊（Johnson R.A.） 著

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• 多元统计分析
• 统计学
• 管理学
• 清华大学出版社
• 英文教材
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302165187

版次：1

商品编码：10079308

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-01-01

用纸：胶版纸

页数：773

正文语种：中文，英语

编辑推荐

　　本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法来进行分析。

内容简介

　　多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。
　　对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么” 这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法来进行分析。

内页插图

目录

第1章 多元分析概述
1.1 引言
1.2 多元方法的应用
1.3 数据的组织
1.4 数据的展示及图表示
1.5 距离
1.6 最终评注
第2章 矩阵代数与随机向量
2.1 引言
2.2 矩阵和向量代数基础
2.3 正定矩阵
2.4 平方根矩阵
2.5 随机向量和矩阵
2.6 均值向量和协方差矩阵
2.7 矩阵不等式和极大化
补充2A 向量与矩阵：基本概念
第3章 样本几何与随机抽样
3.1 引言
3.2 样本几何
3.3 随机样本以及样本均值和协方差矩阵的期望值
3.4 广义方差
3.5 作为矩阵运算的样本均值、协方差与相关系数
3.6 变量的线性组合的样本值
第4章 多元正态分布
4.1 引言
4.2 多元正态密度及其性质
4.3 从多元正态分布抽样与极大似然估计
4.4 X和s的抽样分布
4.5 X和S的大样本特性
4.6 评估正态性假设
4.7 搜寻离群值与“清洁”数据
4.8 变换到接近正态性
第5章 关于均值向量的推断
5.1 引言
5.2 U0作为正态总体均值的似真性
5.3 霍特林r的平方与似然比检验
5.4 置信域和均值分量的联合比较
5.5 总体均值向量的大样本推断
5.6 多元质量控制图
5.7 观测值缺损时均值向量的推断
5.8 多元观测中由时间相依性造成的困难
补充5A 作为p维椭球投影的联合置信区间与置信椭圆
第6章 多个多元均值向量的比较
6.1 引言
6.2 成对比较与重复测量设计
6.3 两总体均值向量的比较
6.4 多个多元总体均值向量的比较(单因子MANOVA)
6.5 处理效应的联合置信区间
6.6 协方差矩阵相等性的检验
6.7 双因子多元方差分析
6.8 轮廓分析
6.9 重复测量设计和生长曲线
6.10 对分析多元模型的透视和建议
第7章 多元线性回归模型
7.1 引言
7.2 经典线性回归模型
7.3 最小二乘估计
7.4 回归模型的推断
7.5 由估计的回归函数作推断
7.6 模型检查及回归中的其他问题
7.7 多元多重回归
7.8 线性回归的概念
7.9 比较回归模型的两种表述方式
7.10 有时间相关误差的多重回归模型
补充7A 多元多重回归模型的似然比的分布
第8章 主成分
8.1 引言
8.2 总体主成分
8.3 综合主成分的样本变差
8.4 主成分的图形表示
8.5 大样本推断
8.6 用主成分监控质量
补充8A 样本主成分近似的几何意义
第9章 因子分析与对协方差矩阵结构的推断
9.1 引言
9.2 正交因子模型
9.3 估计方法
9.4 因子旋转
9.5 因子得分
9.6 因子分析展望和建议
补充9A 最大似然估计的某些计算细节
第10章 典型相关分析
10.1 引言
10.2 典型变量和典型相关系数
10.3 总体典型变量的解释
10.4 样本典型变量和样本典型相关系数
10.5 其他样本描述性度量
10.6 大样本推断
第11章 判别与分类
11.1 引言
11.2 两个总体的分离与分类
11.3 两个多元正态总体的分类
11.4 评估分类函数
11.5 多个总体的分类
11.6 对多个总体进行判别的费希尔方法
11.7 Logistic回归与分类
11.8 最后的评述
第12章 聚类、距离方法与多维标度变换
12.1 引言
12.2 相似性量度
12.3 分层聚类方法
12.4 非分层聚类方法
12.5 基于统计模型的聚类
12.6 多维标度变换
12.7 对应分析
12.8 用于观察抽样单元和变量的双重信息图
12.9 普罗克鲁斯特斯分析：一种比较点结构的方法
附录
数据索引
主题索引

前言/序言

实用多元统计分析 (第6版) 简介 《实用多元统计分析（第6版）》是一部全面深入的经典教材，旨在为读者提供理解和应用多元统计分析方法的坚实理论基础与实践指导。本书内容涵盖了多元统计分析的核心概念、模型与技术，适用于统计学、数据科学、经济学、管理学、金融学、工程学、社会科学等多个领域的学生、研究人员和从业者。 本书的特点在于其理论的严谨性与应用的广泛性相结合。在理论层面，它系统地介绍了多元正态分布、主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析、多维标度法、对应分析等经典多元统计方法。每一章节都从基本原理出发，逐步深入到复杂的模型构建与推导，并辅以清晰的数学表述和直观的图示，帮助读者透彻理解方法的内在逻辑。 在应用层面，本书强调理论方法如何解决实际问题。作者通过丰富的案例研究，展示了如何运用多元统计技术分析真实世界的数据，例如市场调研、消费者行为分析、金融风险评估、生物医学数据探索、工业质量控制等。这些案例不仅有助于读者巩固理论知识，更能激发他们将所学知识迁移到自身研究和工作中的能力。 本书内容详述： 多元数据的基础： 开篇章节将引导读者认识多元数据的特性，包括向量、矩阵运算在统计分析中的作用，以及多元概率分布的概念，特别是多元正态分布的性质及其在后续分析中的重要地位。 降维技术： 主成分分析 (PCA)： 详细阐述如何通过线性变换将高维数据投影到低维空间，捕捉数据的主要变异性，从而实现数据的降维和可视化。本书会深入讲解主成分的提取、选择准则以及其在数据预处理和特征提取中的应用。 因子分析 (Factor Analysis)： 介绍如何从一组可观测变量中提取出少数潜在的因子，解释变量之间的相关性。本书将详细讲解因子模型的假设、因子的提取方法（如主成分法、最大似然法）、因子旋转及其在变量简化和结构探索中的作用。 分类与判别： 判别分析 (Discriminant Analysis)： 阐述如何根据一组观测变量将样本区分到预先设定的类别中。本书会详细介绍Fisher线性判别分析、二次判别分析等方法，并讨论分类规则的构建与评估。 聚类分析 (Cluster Analysis)： 介绍如何根据变量的相似性或相异性将样本或变量分组，发现数据中的自然结构。本书将涵盖层次聚类（如凝聚法、分裂法）和划分聚类（如K-均值法）等多种聚类算法，并讨论聚类结果的解释与评估。 变量关系分析： 典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis)： 讲解如何分析两组变量之间的线性关系，揭示变量组之间的关联程度和模式。本书会详细介绍典型变量的计算、典型相关系数的解释以及其在探索多变量系统性关系中的应用。 对应分析 (Correspondence Analysis)： 介绍如何分析分类变量之间的关联性，特别适用于处理列联表数据，揭示变量类别之间的潜在关系和分布模式。 度量与模型： 多维标度法 (Multidimensional Scaling, MDS)： 阐述如何根据对象之间的距离或相似性信息，将其映射到低维度的几何空间中，可视化对象间的相对位置关系。本书将区分度量MDS和非度量MDS，并讨论其在感知地图构建和相似性分析中的应用。 更高级的主题： 根据版本的更新，本书还可能包含对结构方程模型（SEM）基础、贝叶斯多元统计方法、以及现代机器学习在多元统计中的应用等前沿内容的介绍。 适用读者： 本书适合统计学、应用数学、计算机科学（尤其是数据科学方向）、经济学、金融学、市场营销、管理科学、工程学、心理学、社会学等专业的研究生和高年级本科生。对于需要在实际工作中运用统计分析来解决复杂问题的数据分析师、研究员和决策者，本书也将是一本不可或缺的参考书。 学习建议： 为最大化学习效果，建议读者在学习本书时： 1. 掌握基础： 确保对线性代数和概率论有扎实的理解。 2. 动手实践： 积极动手进行计算和分析，可以使用R、Python、SAS、SPSS等统计软件来复现书中的例子和进行自己的数据分析。 3. 理解内涵： 不仅要学会计算，更要深入理解每种方法的适用条件、假设前提、以及结果的统计学意义和实际解释。 4. 联系实际： 尝试将所学方法应用于自己的研究领域或工作场景，解决实际问题。 《实用多元统计分析（第6版）》将是您深入理解和掌握多元统计分析的有力助手，帮助您从海量数据中挖掘有价值的信息，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我管理学学习的道路上，算得上是一位重要的“引路人”。在此之前，我对统计分析的认识，大多停留在一些基础的描述性统计层面，对于如何运用更高级的统计工具来解决复杂的管理问题，一直感到有些茫然。这本书的出现，恰好弥补了这一知识上的空白。它的内容安排非常合理，从基础概念出发，逐步深入到各种多元统计技术。我特别喜欢作者在讲解每个统计方法时，都会先探讨其在管理学中的应用场景，然后再深入讲解其原理和操作。这种“先有需求，后有工具”的学习路径，让我在学习过程中始终保持着学习的动力和目标感。我记得在学习回归分析的部分，书中通过大量的案例，展示了如何构建和解释不同类型的回归模型，例如如何分析影响产品销量的关键因素，或者如何预测客户流失的概率。这些案例都非常贴近实际，让我能够清晰地看到统计分析在驱动决策中的价值。而且，书中对于模型诊断和假设检验的讲解也非常细致，它并没有简单地教我如何“套用公式”，而是强调了对模型进行有效检验的重要性，以及如何识别和处理模型中的潜在问题。这让我认识到，严谨的统计分析是建立在科学的验证基础之上的，而非随意而为。这本书让我开始用一种更加数据化、量化的视角来审视管理问题，这对我来说是一个非常重要的思维转变。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析充满好奇但又缺乏系统训练的学习者，我一直在寻找一本能够帮助我理解并应用多元统计分析的图书。这本《清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）》以其“实用”的特点，成为了我的首选。这本书最大的优点在于，它能够将统计学这门学科，与实际的管理问题无缝地连接起来。它并没有将统计分析视为一种独立的、抽象的数学分支，而是将其定位为解决管理挑战的有力工具。我特别欣赏书中对各个统计方法的介绍，它们都紧密围绕着实际的应用场景展开。例如，在学习聚类分析时，书中不仅仅讲解了其算法原理，更重要的是，它展示了如何利用聚类分析来对市场进行细分，识别出不同的客户群体，并为他们提供定制化的产品和服务。这种“学以致用”的导向，极大地激发了我学习的兴趣。书中还包含了大量的图表和实例，这些都极大地帮助了我理解那些原本可能令人望而生畏的统计概念。我记得在学习判别分析时，书中通过一个生动的案例，展示了如何利用判别分析来预测客户的购买意愿，从而更有效地进行营销资源的分配。而且，这本书在讲解模型选择和模型解释方面也做得非常出色。它鼓励读者要批判性地看待分析结果，并学会如何将复杂的统计结论转化为易于理解的管理洞察。这让我意识到，统计分析不仅仅是计算，更是沟通和决策的过程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对管理领域有着浓厚兴趣的学习者，我一直在寻找能够帮助我深入理解商业运作规律的工具和方法。清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）恰好满足了我的这一需求。这本书的优点在于，它能够将统计学这门看似高深的学科，与实际的管理问题紧密结合起来，让我看到了数据分析在解决商业挑战中的巨大潜力。书中对于不同统计方法的讲解，都充满了实际应用导向。例如，在介绍方差分析（ANOVA）时，作者不仅仅是讲解了其数学原理，而是深入探讨了如何利用ANOVA来比较不同营销策略的效果，或者评估不同培训方法对员工绩效的影响。这种将理论与实践相结合的讲解方式，极大地激发了我学习的积极性，让我觉得我所学的知识是有用的，并且能够直接应用于我的学习和未来的工作中。书中的案例分析非常丰富，而且选取的角度都很具代表性，让我能够看到统计工具在不同行业和不同管理职能下的应用。我记得有个关于客户细分的案例，通过运用聚类分析，成功地帮助企业识别出了不同的客户群体，并据此制定了差异化的营销策略，这让我深切体会到了数据驱动决策的力量。这本书并非仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的培养，它引导我用一种更加科学、严谨和量化的方式去思考和解决管理问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的故事充满好奇，尤其是在商业决策和管理领域。清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）这本定价不算低的书，在我书架上已经躺了一段时间了。说实话，拿到它的时候，我脑海中闪过的第一个念头是“这会不会又是一本枯燥乏味的理论堆砌？”，毕竟“统计分析”这几个字，对于许多非专业背景的读者来说，总会让人联想到密密麻麻的公式和抽象的概念。然而，当我翻开它，真正开始沉浸其中时，我才发现我的担忧是多余的。这本书并没有让我感到被庞大的理论体系压垮，反而像一位循循善诱的导师，一步步引导我理解那些看似复杂的数据工具，并展示了它们在现实世界中如何大放异彩。书中并非空泛的理论，而是紧密结合了实际的管理场景，让我能够清晰地看到，这些统计方法不仅仅是数学游戏，更是解决实际管理难题的有力武器。例如，在介绍回归分析时，作者并没有仅仅停留在数学模型本身，而是花了大量的篇幅去解释如何构建一个有意义的回归模型，如何解读模型的系数，以及如何避免常见的误区，比如过度拟合或遗漏重要变量。这种贴近实际应用的做法，让我觉得这本书的价值远超其字面上的学术意义，它真正触及了我作为一名学习者，渴望将理论知识转化为实践能力的痛点。我尤其欣赏书中大量的案例分析，这些案例选取的都非常具有代表性，涵盖了市场营销、人力资源、财务分析等多个管理领域，让我能够直观地感受到不同统计方法在解决具体问题时的应用场景和效果。每一次阅读，都仿佛是在与一位经验丰富的管理者对话，他通过数据分析的视角，揭示了商业世界的运行规律。

评分☆☆☆☆☆

我在寻找能够帮助我提升数据分析能力的图书时，偶然发现了这本《清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）》。我被它“实用”的定位深深吸引，因为我更希望学习到的知识能够直接应用于实际工作，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的确不负所望。它以一种非常系统且全面的方式，介绍了各种多元统计分析的方法，并且将它们与具体的管理场景相结合。让我印象深刻的是，作者在讲解每一个统计方法时，都会花费大量的篇幅去解释“为什么”要使用这个方法，以及它能够解决什么样的管理问题。例如，在介绍因子分析时，书中不仅仅讲解了其数学原理，更重要的是，它展示了如何利用因子分析来识别消费者购买行为中的潜在驱动因素，或者如何构建更加有效的测量指标。这种深入的解析，让我不仅仅“知其然”，更“知其所以然”。书中还包含了大量的图表和实例，这些都极大地帮助了我理解那些抽象的统计概念。我记得在学习主成分分析时，作者通过可视化的方式，将高维数据降维的过程清晰地呈现出来，这让我一下子就明白了其核心思想。而且，这本书并没有仅仅停留在方法论的介绍，它还深入探讨了如何进行数据预处理、如何选择合适的统计模型，以及如何解释和沟通分析结果。这些都是在实际应用中至关重要的环节，也是很多其他教材容易忽略的部分。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对统计学的印象一直停留在基础课程的层面，总觉得那些概念离我日常的商业工作有些遥远。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常“接地气”的方式，将原本可能令人望而生畏的多元统计概念，变得生动有趣且易于理解。书中的语言风格流畅自然，并没有使用过多晦涩难懂的专业术语，即使是对于初学者，也能轻松跟上作者的思路。最让我印象深刻的是，作者在解释每一个统计方法时，都会先从它能够解决什么样的问题出发，然后再逐步深入到方法的原理和操作。这种“问题导向”的学习方式，大大提高了我的学习效率和兴趣。我不再是被动地接受知识，而是主动地去探索这些工具的强大之处。书中的图表运用也非常出色，清晰直观地展示了数据间的关系和统计模型的输出结果，这对于理解复杂的统计概念至关重要。我记得在学习主成分分析（PCA）的部分，作者通过一系列生动的图示，将高维数据降维的过程形象化，让我一下子就豁然开朗。这种将抽象概念视觉化的能力，正是很多统计教材所欠缺的。而且，这本书并没有局限于理论的讲解，而是花了相当大的篇幅去讨论如何在实际操作中应用这些统计方法，包括如何选择合适的统计模型，如何进行模型诊断，以及如何解释分析结果并将其转化为 actionable insights。这种注重实操的指导，对于我这样希望将所学知识应用到实际工作中的读者来说，无疑是弥足珍贵的。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻求一本能够帮助我将理论知识转化为实际应用能力的图书，而这本《清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）》无疑超出了我的预期。这本书最大的魅力在于它的“实用性”。它并没有沉溺于纯粹的学术理论，而是将多元统计分析的各种工具，巧妙地融入到解决实际管理问题的场景中。每当我阅读某个章节时，总能感受到作者在竭力地想要告诉读者，“这些方法究竟能为你做什么”。例如，在介绍时间序列分析时，书中不仅仅讲解了ARIMA模型等经典方法，更重要的是，它展示了如何利用这些模型来预测销售趋势，评估宏观经济政策的影响，甚至是分析股票市场的波动。这种贴近实战的讲解，让我觉得统计学不再是“象牙塔”里的学问，而是能够真真切切地指导商业决策的利器。书中对各种统计方法的优缺点、适用条件以及潜在的陷阱的讨论，也非常深入且坦诚。作者并没有回避统计分析中的复杂性和不确定性，而是鼓励读者在实际应用中保持批判性思维，并学会如何选择最适合特定问题的分析方法。我尤其欣赏书中对于模型解释的强调，它不仅仅关注模型是否“拟合”数据，更关注模型结果是否具有实际的管理意义，以及如何将这些结果有效地传达给非专业人士。这种对“沟通”的重视，是许多技术类图书所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到这本书之前，我对多元统计分析的认识非常有限，甚至有些畏惧。总觉得这方面的知识离我所从事的领域比较遥远，而且充满了复杂的数学公式。然而，这本教材以一种极其友好的方式，打消了我的顾虑。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的老师，循循善诱地引导我一步步走进多元统计的殿堂。书中最大的亮点在于其清晰的逻辑结构和丰富的案例支持。作者并没有上来就抛出一堆公式，而是先从实际的管理问题出发，引导读者思考“为什么我们需要这样的统计方法？”，然后再逐步引入相应的概念和模型。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我能够更好地理解统计方法的内在逻辑，而不只是死记硬背。我尤其欣赏书中对各个统计方法之间关系的阐述，它并不是将它们孤立地看待，而是将它们有机地联系起来，构成一个完整的统计分析体系。例如，在介绍因子分析和主成分分析时，作者清晰地指出了它们在降维和数据简化上的异同，以及它们在不同情境下的适用性。这种系统性的讲解，帮助我构建了一个更加全面和深入的理解框架。此外，书中还包含了一些关于如何使用统计软件（如SPSS或R）进行数据分析的指导，这对于实践操作非常重要。我不再觉得统计分析只是理论，而是可以真正动手去实现的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我的学习过程中扮演了一个非常重要的角色，它就像是一座桥梁，连接了我对商业管理的热情和对数据分析的需求。过去，我常常感到自己在分析问题时缺乏科学的依据，很多决策都依赖于经验和直觉。而这本书，则为我提供了一套系统性的方法论，让我能够用更加严谨和客观的视角来审视商业问题。我尤其喜欢书中对不同统计方法之间联系和区别的阐述，它并不是孤立地介绍每一个方法，而是将它们置于一个更大的统计分析框架下进行讲解，让我能够更好地理解它们的应用场景和局限性。比如，在介绍聚类分析和判别分析时，作者清晰地指出了它们在数据分组和分类上的不同侧重点，以及它们如何相互补充，共同为我们提供更全面的信息。书中对模型假设的讨论也十分到位，它并没有回避统计模型背后的严谨性要求，而是鼓励读者去理解这些假设的意义，并在实际应用中审慎地对待它们。这让我意识到，统计分析并非万能的“银弹”，而是需要在使用前仔细评估数据和情境的。此外，书中还穿插了一些关于数据可视化和解读的建议，这对于将复杂的分析结果有效地传达给非专业人士至关重要。我发现，即使是最严谨的统计分析，如果不能清晰地呈现和解释，也很难发挥其应有的价值。这本书在这方面给了我很多启发。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始深入了解管理学领域后，就一直觉得数据分析是理解和驾驭商业世界不可或缺的一部分。然而，市面上很多统计学的教材，要么过于理论化，要么过于技术化，让我难以找到一本能够真正帮助我“上手”的。这本《清华管理学系列英文版教材：实用多元统计分析（第6版）》恰好填补了这一空白。它最让我印象深刻的是其“实用”的定位，内容并非仅仅是枯燥的公式堆砌，而是真正聚焦于如何在实际的管理情境中应用多元统计分析。书中对每一个统计方法的介绍，都伴随着丰富的案例，这些案例都选取得非常贴切，让我能够清晰地看到这些工具是如何帮助管理者解决实际问题的。比如，在介绍方差分析（ANOVA）时，书中展示了如何利用ANOVA来评估不同广告投放策略对销售额的影响，或者如何比较不同培训方案对员工绩效的提升效果。这种“学以致用”的讲解方式，让我觉得所学的知识是有价值的，并且能够直接应用于未来的工作中。此外，书中对模型假设、模型诊断以及结果解释的深入探讨，也让我受益匪浅。它不仅仅教我如何“做”分析，更教我如何“想”分析，如何批判性地评估分析结果，并将其转化为有意义的管理建议。我记得在学习降维技术时，书中通过可视化的方式，清晰地展示了高维数据向低维空间的映射过程，这让我对数据处理有了更直观的理解。这本书让我认识到，统计分析并非是少数专业人士的专利，而是每一位管理者都应该掌握的重要技能。

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这是英文版的，大家注意别买错了

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书纸张不行，的话现在还没看完，不评论

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好书好书好书好书好书好书

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好贵

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真厚，比想象的厚多了

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灰常满意，值得购买！

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很实用的书，很好很好

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不错不错的

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值得拥有这本书，内容好。