工程統計學（第5版）（統計學經典譯叢） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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道格拉斯·C·濛哥馬利 著，張波 等 譯

圖書標籤:

• 工程統計學
• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 第五版
• 譯叢
• 高等教育
• 理工科
• 統計方法
• 實驗設計

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300199511

版次：1

商品編碼：11580706

包裝：平裝

叢書名： 統計學經典譯叢

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

頁數：492

內容簡介

本書主要介紹瞭統計方法在工程中的應用，強調工程實踐中常用的統計技術，在簡明的框架下介紹瞭工程師需要知道的知識，本書具有以下特點：　
　?應用性強。書中主要介紹瞭統計方法在工程中的應用，所選案例和練習都有工程背景，使用瞭實際問題、已齣版的資料或來自作者谘詢經曆的數據。為便於教學和學生自學，各章後配有練習題。　
　?通俗易懂。本書避免瞭煩瑣的數學理論推導，采用深入淺齣、循序漸進的方法係統地介紹瞭統計學的知識，包括工程中常用的數據匯總、簡單隨機變量和概率分布、統計分布、單樣本決策、雙樣本決策、統計建模、工程實驗設計、統計過程控製等內容，易於讀者理解與掌握。　
　?強調計算機和互聯網的使用。今天的統計分析已離不開計算機與互聯網的使用，本書使用瞭工程統計中常用的軟件，對實際案例進行分析。教師可以在WileyPLUS（www.wileyplus.com）布置作業，本書的網站上給齣完整的數據樣本。
本書可作為高等院校工業工程類專業、經濟管理類本科生的教材，也可供研究生和從事統計分析研究的相關讀者參考。

作者簡介

主要作者簡介
道格拉斯?C?濛哥馬利（Douglas C. Montgomery）亞利桑那州立大學工業工程係和統計學係校董講席教授，美國質量控製學會院士，美國統計協會院士，工業工程學院院士。主要研究領域為工程統計，實驗設計。濛哥馬利博士為企業和政府機構做過眾多谘詢服務，多次獲得國際性學術奬勵，包括美國質量學會休哈特奬章（Shewhart Medal）及歐洲商業和工業統計網George Box奬。擔任過多部本領域核心雜誌的主編
主要譯者簡介：
張波 中國人民大學統計學院教授、博士生導師，香港科技大學理學博士。主要研究方嚮為隨機分析在金融與保險中的應用、高頻金融數據分析等。在Stochastic Processes and Their Applications，Stochastic Analysis and Applications，Quantitative Finance，Stochastic Models，Journal of Statistical Planning and Inference，Communication in Statistics – Simulation and Computation，Science in China, 《數學學報》，《自然科學進展》，《統計研究》，《數理統計與管理》等國內外專業雜誌發錶論文90餘篇。主持完成多項國傢自然科學基金項目和國傢社會科學基金項目。中國現場統計研究會常務理事，擔任多個國內外學術期刊編委。

目錄

第1章　統計在工程中的應用　　��
　1．1　工程方法和統計思想　　��
　1．2　收集工程數據　　��
　1．3　機械和經驗模型　　
　1．4　按時間順序觀察過程　　��
第2章　數據匯總與錶示　　
　2．1　數據匯總與錶示　　
　2．2　莖葉圖　　
　2．3　直方圖　　��
　2．4　箱綫圖　　��
　2．5　時間序列圖　　
　2．6　多變量數據　　�お�
第3章　隨機變量和概率分布　　��
　3．1　概述
　3．2　隨機變量　　��
　3．3　概率　　��
　3．4　連續隨機變量　　
　3．5　重要的連續分布　　��
　3．6　概率圖　　
　3．7　離散隨機變量　　��
　3．8　二項分布　　��
　3．9　泊鬆分布　　�お�
　3．10　二項和泊鬆分布的漸近正態分布　　��
　3．11　多個隨機變量和獨立性　　��
　3．12　隨機變量的函數　　
　3．13　隨機抽樣、統計量和中心極限定理　　��
第4章　單樣本決策　　
　4．1　統計推斷　��
　4．2　點估計　　��
　4．3　假設檢驗　　��
　4．4　總體均值的推斷，方差已知　　��
　4．5　總體均值的推斷，方差未知　　��
　4．6　正態總體的方差推斷　　��
　4．7　總體比例的推斷　　
　4．8　單個總體的其他區間估計　　
　4．9　單樣本的推斷過程匯總錶　　
　4．10　擬閤優度檢驗　　��
第5章　雙樣本決策　　��
　5．1　介紹　　
　5．2　兩總體均值的推斷，方差已知　　��
　5．3　兩總體均值的推斷，方差未知　��
　5．4　配對�玹��檢驗　
　5．5　兩正態總體方差比的推斷　　�お�
　5．6　兩總體比例的統計推斷　　��
　5．7　雙樣本推斷程序匯總錶　　��
　5．8　如果不止兩個樣本怎麼辦　　��
　第6章　建立經驗模型　　
　6．1　經驗模型介紹　　
　6．2　簡單綫性迴歸　
　6．3　多元迴歸　　��
　6．4　迴歸的其他方麵　　�お�
第7章　工程實驗設計　　
　7．1　實驗策略　　��
　7．2　因子實驗　　��
　7．3　2k��析因設計　　
　7．4　2k��設計中的中心點和區組　　��
　7．5　2k��設計的部分反復　　��
　7．6　應答麯麵方法與設計　　�お�
　7．7　多於兩個水平的因子實驗　　�お�
第8章　統計過程控製　　
　8．1　質量改進與統計過程控製　　��
　8．2　控製圖介紹　　��
　8．3 X與R��控製圖　　��
　8．4　個體度量的控製圖　　��
　8．5　過程能力　　��
　8．6　計數控製圖　　��
　8．7　控製圖績效　　��
　8．8　測量係統能力　　�お�

附錄A　統計錶和圖　　
附錄B　參考書目��
附錄C　假設檢驗程序匯總

精彩書摘

讀者對象


工程師在現代社會裏起瞭重要的作用。他們負責設計研製絕大多數我們生
活中要用的産品和製造這些産品的生産過程。工程師也參與工業企業和商業服務
組織的許多管理工作。對問題闡述、分析和解決中工程研究能力的基本訓練在很
大範圍內非常有價值。
解決許多類型的工程問題都需要能正確看待變異性和瞭解一些處理變異性
的描述和分析工具。統計是應用數學的一個分支，它關心的是變異性及其他對
決策製定的影響。本書是一本工程統計學的入門教材。雖然我們介紹的主題是統
計在其他學科的基本應用，但是會把重點放在滿足工程師的需求上，讓他
們把精力集中於統計在他們學科的應用上。因此，我們的例子和練習都是有工
程背景的，幾乎在所有的案例裏，都使用瞭實際問題、已齣版的資料或者來自
於我們自己谘詢經曆裏的數據。
各學科裏的工程師都應該至少選一門統計課程。確實，美國工程技術鑒定局
（Accreditation Board on Engineering and Technology）要求工程師
把統計當做他們正規的大學學習的一部分，學會如何高效地使用統計方法。
由於其他程序要求，絕大多數工科學生隻學習一學期統計課程，本書
旨在作為所有工科學生一學期統計課程的教材。
第5版進行瞭大規模的修訂，增加瞭一些新的例子和許多新的問題。修訂
過程中，我們把重點放在改寫那些學生理解起來比較難的主題上，它們是從我
們自己的教學經驗或者彆人的反饋中瞭解到的。


本書結構



本書基於一本更全麵的書（Montgomery,D�盋.,and Runger,G�盋.,Applied Statistics and Probability for Engineers,Fifth Edition,Hoboken,NJ:John Wiley & Sons,2011），此書被教師在一個或者兩個學期的課程中使用。我們把這本書中適閤一學期課程的關鍵主題作為本書的基礎。作為濃縮和修正的結果，本書的數學水平更加適當。學習瞭一學期微積分的工科學生在閱讀本書時應當沒有什麼睏難。我們的意圖是讓學生理解統計方法，知道怎麼把它們應用到工程問題的解決上，而不是知道統計的數學原理。
第1章介紹瞭統計和概率在解決工程問題時所起的作用。說明瞭統計思想和相關的方法，並和其他工程建模方法相比較。用簡單的例子討論瞭統計方法的重要價值，也介紹瞭簡單的統計匯總。
第2章舉例說明瞭由簡單匯總和圖形方法給齣的有用信息。給齣瞭大的數據集的分析過程。闡明瞭像直方圖、莖葉圖和頻數分布圖這些數據分析方法。重點在用這些方法來洞察數據特徵或者潛在的係統。
第3章介紹瞭隨機變量的概念和描述隨機變量特徵的概率分布。我們集中介紹瞭正態分布，因為它在那些經常應用於工程的統計工具中起瞭根本的作用。我們設法避免采用復雜的數學方法和事件樣本空間定位方法這類傳統的嚮工科學生提供資料的方法。進一步理解概率對於理解怎樣用統計高效地解決工程問題不是必需的。這一章的其他主題包括期望值、方差、概率圖和中心極限定理。
第4章和第5章給齣瞭基本的統計推斷工具：點估計、置信水平和假設檢驗。單樣本的方法在第4章，兩樣本的推斷方法在第5章。我們的介紹顯然是以應用為導嚮的，強調瞭這些過程的簡單比較實驗性質。我們希望工科學生能對怎樣使用這些方法解決實際問題産生興趣，能瞭解一些概念背後的東西，這樣他們就能明白怎麼把它們應用到其他地方。我們閤理、有啓發地推導瞭方法，而不是使用嚴格的數學證明。
第6章介紹瞭如何構造經驗模型，給齣瞭簡單和多元綫性迴歸模型，也討論瞭把這些模型作為機械模型的近似。我們讓學生明白如何求齣迴歸係數的最小二乘估計，進行標準的假設檢驗和求齣置信區間，以及用模型殘差評價模型的充分性。縱觀全章，強調瞭計算機在擬閤和分析迴歸模型中的使用。
第7章正式介紹瞭工程實驗設計，盡管第4章和第5章的許多部分都是這個主題的基礎。我們強調瞭因子設計，特彆是所有的實驗因子都是兩個水平的。我們的實踐經驗指齣瞭，如果工程師知道如何在所有因子都有兩個水平的情況下建立析因實驗，能正確地做實驗和正確地分析得到的數據，他們就能成功地處理在實際中
碰到的大多數工程實驗。因此，本章的目的就在於實現這些目標。我們同時也介紹瞭部分因子設計和對應的淺顯方法。
統計質量控製在第8章中介紹。強調瞭休哈特控製圖的重要主題。給齣
瞭和R圖，以及個體和計數數據的一些簡單的控製圖方法。我們也討論瞭
估計過程能力的一些方麵。
我們鼓勵學生通過練習來掌握關鍵的東西。本書提供瞭大量的不同難度的練習題。每一節
後麵的練習題旨在加強那一節介紹的概念和方法。這些題目比每一章後麵的補充練習更加
有結構性，而補充練習一般要求更多的公式或概念思考。
補充練習是用來強化對概念的理解而不是分析方法的整閤性問題。
團隊互動考查瞭學生把本章的方法和概念應用到需要收集數據的問題上。
正如下麵提到的，統計軟件在解決問題時的使用是本課程的一部分。



內容更新


●每章新的引例演示瞭本章的統計學主題與工程的關係。
●在第3章中，通過新的例子演示瞭使用Excel計算概率。
●例子中的實踐解釋更好地將本例中的統計學結論與實際工程決策聯係起來。
●修訂後的實驗設計內容和增加的資料有助於學生更好地理解與ANOVA有關的計算機軟件。
●增加瞭大量新的練習。


使用本書


我們相信，對工科學生開設的統計導論課程，首要的應該是應用性課程。
重點應當放在數據描述、推斷（置信區間和檢驗）、模型建立、工程實
驗設計和統計質量控製上，因為這些方法是工程實踐必須知道的。
講授這些課程有一種傾嚮，即在概率和隨機變量上花費大量的時間（事實上，一
些工程師，比如工業和電子工程師，與其他學科的學生相比不需要知道太多）
和強調數學推導，這就把工程統計課程變成瞭“嬰兒數學狀態”課程。老師
教授這種類型的課程時會覺得很容易，因為教原理總是比講應用容易得多，
但這不能為學生準備職業經驗。
我們在亞利桑那州立大學講授的課程裏，學生每周上兩次課，一次在大教室，一次
在小的計算機實驗室。學生要做閱讀作業、個人課後作業和小組項目。課堂的小組項目
包括設計實驗、産生數據和做分析。本書中的補充練習和團隊互動是小組項目較好的材料，
目的在於用有挑戰性的問題創造積極的學習環境，以此來培養分析和總結能力。


使用計算機



在實踐中，工程師在計算機上應用統計方法來解決問題。因此，我們強烈
推薦將計算機使用結閤到課程中。縱觀本書，我們給齣瞭Minitab的輸齣結果
。在講課過程中，我們也使用瞭Statgraphics,Minitab,Excel和一些其他的統計軟件
包與電子數據錶。我們沒有在本書中匯集其他不同軟件包的例子，因為怎樣把軟件結閤到課
程裏要比用哪一個軟件包重要得多。
在大課的時候，我們引入計算機軟件。當討論到某一方法，我們就給學生示範怎樣用軟件實現。
我們推薦這種教學形式。許多受歡迎的軟件包都有價格較低的學生版本，在許多學院的局域網上也有統計軟件，所以學生找到軟件不成問題。

前言/序言

好的，這是一本關於應用統計學的圖書簡介，涵蓋瞭廣泛的統計學基礎概念、數據分析方法以及在實際工程和科學領域中的應用，但不包含您提到的《工程統計學（第5版）（統計學經典譯叢）》中的具體內容。 --- 應用統計學導論：從原理到實踐 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代應用統計學框架。它不僅僅是一本理論教材，更是一本側重於如何運用統計思維和工具解決現實世界復雜問題的實踐指南。無論您是工程技術人員、科研工作者、數據分析師，還是希望提升決策質量的商業專業人士，本書都將為您奠定堅實的統計學基礎，並引導您掌握從數據收集到模型構建和結果解釋的全過程。 第一部分：統計學基石與描述性分析 本書開篇聚焦於統計學的核心概念和數據的基礎處理。我們首先建立對總體與樣本、參數與統計量的基本理解，闡明統計推斷的邏輯起點。 描述性統計是數據理解的第一步。我們將詳細探討集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數）的計算及其在數據分布形態描述中的作用。圖形化展示是數據洞察的關鍵，本書將深入介紹直方圖、箱綫圖、散點圖和時間序列圖的繪製技巧，並重點分析如何通過圖形識彆異常值、偏度和多峰分布。 此外，我們還會討論概率論的基礎，包括隨機變量、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、指數分布），並著重介紹在自然科學和工程領域中極為重要的正態分布（高斯分布）的性質及其在近似與建模中的應用。 第二部分：統計推斷的理論與實踐 統計推斷是本書的核心部分，它將統計學的理論與實際應用緊密聯係起來。我們從抽樣分布的概念齣發，詳細解析中心極限定理在統計推斷中的基石地位。 參數估計是推斷的兩大支柱之一。本書係統介紹瞭點估計和區間估計（置信區間）的方法。對於點估計，我們剖析矩估計法和極大似然估計法的原理和局限性。對於置信區間，我們將針對均值、比例和方差等關鍵參數，展示如何根據樣本信息和分布類型（$t$分布、$Z$分布、$chi^2$分布）構建可靠的估計區間，並闡釋置信水平的實際含義。 假設檢驗是驗證科學假設的嚴謹工具。本書采取瞭一種結構化的方法來處理假設檢驗流程：明確零假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定P值或臨界值、做齣決策。我們將涵蓋單樣本和雙樣本檢驗，包括均值、比例和方差的比較。尤其側重於方差分析（ANOVA），用於比較三個或更多組彆的均值差異，並討論其在實驗設計中的重要性。 第三部分：迴歸分析：建模與預測的藝術 迴歸分析是現代數據科學中最常用和最有力的工具之一。本書將迴歸分析的講解分為幾個遞進的層次。 簡單綫性迴歸被用作引入迴歸思想的起點，詳細解釋最小二乘法的原理、迴歸係數的解釋以及模型擬閤優度（$R^2$）的評估。我們還將深入探討迴歸模型的基本假設（如誤差項的獨立性、同方差性和正態性），並介紹診斷圖（殘差圖）在檢驗這些假設中的作用。 隨後，本書轉嚮多元綫性迴歸。我們將討論如何納入多個預測變量，如何進行變量選擇（逐步迴歸、嚮前選擇等），以及如何處理多重共綫性問題。虛擬變量（指示變量）的應用被詳細講解，以處理分類數據對模型的影響。 在綫性迴歸模型之外，本書也觸及瞭更高級的話題，例如非綫性迴歸的初步概念，以及如何通過模型變換（如對數變換）來滿足模型假設。 第四部分：進階主題與非參數方法 為瞭應對現實數據中更復雜的結構和分布情況，本書引入瞭多種進階和替代性分析工具。 分類數據分析：我們將重點介紹卡方檢驗，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，以及邏輯迴歸（Logistic Regression）。邏輯迴歸作為一種強大的工具，用於建模二元或多元響應變量的概率，其原理、係數解釋（優勢比）以及模型評估（如AUC/ROC麯綫）被進行瞭詳盡的闡述。 方差分析的延伸：除瞭基本的單因素ANOVA，本書還包括瞭雙因素方差分析（Factorial ANOVA），用以探究兩個或多個因素的獨立效應和交互效應。 非參數統計：當數據不滿足嚴格的分布假設，或數據為等級數據時，非參數方法顯得尤為重要。我們將介紹Wilcoxon秩和檢驗（替代$t$檢驗）和Kruskal-Wallis檢驗（替代ANOVA），幫助讀者在數據條件不理想時仍能進行穩健的推斷。 第五部分：時間序列與質量控製的統計應用 本書的最後部分將統計學知識應用於特定的工程和運營場景。 基礎時間序列分析：我們介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性和自相關性。初級模型如移動平均法和指數平滑法被用於短期預測。 統計過程控製（SPC）：這是質量管理的核心。我們將詳細介紹控製圖的設計與應用，包括$ar{X}$和$R$圖、P圖和$np$圖。通過控製圖，讀者可以學會如何實時監控生産過程的穩定性，區分普通原因變異和特殊原因變異，是工程應用中不可或缺的技能。 --- 本書特點總結： 強調直覺理解：理論推導清晰，但更側重於統計概念背後的實際意義。 注重計算實現：雖然不依賴特定軟件，但提供大量案例展示如何使用主流統計軟件包（如R或Python庫的基礎命令結構）來執行分析。 豐富的應用案例：所有方法均輔以來自不同工程、科學和實驗背景的實例進行說明。 結構嚴謹：從描述性分析到概率論，再到推斷、迴歸和進階模型，邏輯鏈條清晰，適閤作為大學高年級或研究生入門教材，亦適閤在職專業人士自學和查閱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格我非常欣賞，它不像一些傳統的教材那樣過於學術化和死闆，而是帶有一種引導性的親和力。作者在講解過程中，經常會穿插一些曆史典故或者生活中的例子，讓原本枯燥的統計概念變得生動有趣。我記得有一個章節在解釋“假設檢驗”時，就用瞭一個生活化的場景來比喻，讓我瞬間就明白瞭其中的原理。這種“寓教於樂”的方式，極大地降低瞭學習的門檻，也讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣。而且，書中的排版也非常人性化，重點內容會用加粗或者特殊的字體標注齣來，關鍵公式旁邊會有詳細的解釋，方便我快速抓住核心要點。我在學習的過程中，經常會遇到一些理解上的障礙，但隻要翻到書中對應的部分，總能找到清晰的解釋，或者作者提供的額外思考方嚮，幫助我跨越難關。這種細緻入微的處理，讓我在學習過程中少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚嘆，它不僅僅涵蓋瞭統計學的核心概念，還涉及瞭許多前沿的應用領域。我發現書中對於一些復雜統計模型的講解，雖然需要花費一些時間和精力去理解，但一旦掌握，就感覺視野豁かります。作者在介紹這些模型時，並非簡單羅列公式，而是深入剖析瞭模型的構建思路、內在假設以及優缺點，這對於我深入理解統計學的發展脈絡和理論基礎非常有幫助。我尤其喜歡書中關於“貝葉斯統計”的介紹，這部分內容讓我對概率的理解有瞭全新的認識，也為我打開瞭解決某些特定問題的思路。此外，書中還提及瞭一些大數據分析和機器學習的統計學基礎，這對於我瞭解當前數據科學的發展趨勢非常有啓發。它讓我意識到，統計學並非一門孤立的學科，而是與許多新興技術緊密相連，是理解這些技術不可或缺的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的印象，封麵配色沉穩而不失格調，紙張厚實有質感，拿在手裏感覺非常實在。更重要的是，它喚醒瞭我對知識的渴望，仿佛一本精心打磨的藝術品，讓人迫不及待地想要翻開它，探索其中的奧秘。在學習過程中，我發現這本書的邏輯編排非常清晰，從基礎概念的引入到復雜模型的構建，層層遞進，讓人能夠循序漸進地理解。特彆是書中對統計思想的闡述，不僅僅停留在公式的推導，更注重引導讀者去理解這些工具背後的邏輯和應用場景。我常常會在遇到難題時，迴到前麵的章節重新梳理，每一次都有新的收獲。作者在文字錶達上也力求準確和生動，避免瞭枯燥的學術術語堆砌，而是用通俗易懂的語言解釋那些看似高深的理論。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我感覺學習的過程是愉悅的，而不是一種負擔。而且，我在閱讀過程中，還會時不時地在書頁的空白處做筆記，寫下自己的思考和疑問，這些互動讓這本書成為瞭我學習過程中一個不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大價值，在於它幫助我構建瞭一個紮實的統計思維框架。過去，我對統計學的理解可能停留在一些零散的公式和方法上，缺乏係統性的認識。但通過閱讀這本書，我開始能夠從更宏觀的角度去審視問題，理解不同統計方法之間的聯係和區彆，以及它們各自的適用範圍。書中的案例分析也非常貼近實際，讓我能夠看到統計學在解決現實問題中的強大力量。我尤其喜歡那些關於數據可視化和解釋的章節，它們教會我如何用圖錶清晰地錶達數據信息，以及如何避免誤導性的解讀。這種能力在我的日常工作中變得越來越重要。而且，這本書不僅僅是教授“怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，這種深度讓我受益匪淺。它讓我不再是機械地套用公式，而是能夠根據具體問題靈活運用所學的知識。我常常會反思，如果早點接觸到這本書，我的學習路徑可能會更加順暢，也能夠更早地將所學知識應用到實踐中，提升工作效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書在練習題的設計上也下瞭不少功夫，題目類型豐富多樣，從基礎的概念驗證到復雜的應用分析，能夠全麵地檢驗讀者的學習成果。我尤其喜歡那些需要結閤實際數據進行分析的題目，它們能夠讓我將書本上的理論知識與實際操作結閤起來，加深理解。在做題的過程中，我常常會遇到一些挑戰，但每次攻剋難題後，都會有一種成就感。而且，我發現書中的一些練習題，其難度和復雜度與我工作中遇到的實際問題非常相似，這讓我感覺所學的知識能夠直接派上用場。我也會嘗試用不同的方法去解決同一個問題，在這個過程中，我更加深刻地體會到瞭統計學方法的靈活性和多樣性。這本書提供的不僅僅是知識，更是一種解決問題的能力。我還會時不時地迴顧這些練習題，鞏固自己對相關知識點的掌握程度，確保這些寶貴的知識能夠真正內化於心。

評分☆☆☆☆☆

讀書能陶冶人的情操，給人知識和智慧。所以，我們應該多讀書，為我們以後的人生道路打下好的、紮實的基礎！讀書養性，讀書可以陶冶自己的性情，使自己溫文爾雅，具有書捲氣；讀書破萬捲，下筆如有神，多讀書可以提高寫作能力，寫文章就纔思敏捷；舊書不厭百迴讀，熟讀深思子自知，讀書可以提高理解能力，隻要熟讀深思，你就可以知道其中的道理瞭；讀書可以使自己的知識得到積纍，君子學以聚之。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

質量好 送貨快

評分☆☆☆☆☆

不是因為老師要用這本教材真心不會買，真的挺一般的。

評分☆☆☆☆☆

不是因為老師要用這本教材真心不會買，真的挺一般的。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，和之前書城看到的一樣。

評分☆☆☆☆☆

書很好用，作為教材使用，書很好用，作為教材使用，

評分☆☆☆☆☆

看到就不錯

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，和之前書城看到的一樣。