线性回归分析导论（原书第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 道格拉斯C.蒙哥马利，[美] 伊丽莎白 A.派克，[美] G.杰弗里·瓦伊宁 著，王辰勇 译

图书标签:

• 线性回归
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 模型构建
• 统计建模
• 第五版
• 应用统计
• 概率统计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111532828

版次：1

商品编码：11905617

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：484

内容简介

　　本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了新流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载。

目录

译者序前言第1章　导引11.1　回归与建模11.2　数据收集41.3　回归的用途71.4　计算机的角色7第2章　简单线性回归92.1　简单线性回归模型92.2　回归参数的最小二乘估计92.2.1　β0与β1的估计92.2.2　最小二乘估计量的性质与回归模型拟合132.2.3　σ2的估计142.2.4　简单线性回归模型的另一种形式152.3　斜率与截距的假设检验152.3.1　使用t检验162.3.2　回归显著性检验162.3.3　方差分析182.4　简单线性回归的区间估计202.4.1　β0、β1与σ2的置信区间202.4.2　响应变量均值的区间估计212.5　新观测值的预测232.6　决定系数242.7　回归在服务业中的应用252.8　使用SAS和R做回归分析272.9　对回归用途的若干思考292.10　过原点回归312.11　极大似然估计352.12　回归变量x为随机变量的情形362.12.1　x与y的联合分布362.12.2　x与y的正态联合分布：相关模型37习题40第3章　多元线性回归473.1　多元回归模型473.2　模型参数的估计493.2.1　回归系数的最小二乘估计493.2.2　最小二乘法的几何解释553.2.3　最小二乘估计量的性质553.2.4　σ2的估计563.2.5　多元回归中散点图的不适用性573.2.6　极大似然估计583.3　多元回归中的假设检验593.3.1　回归显著性检验593.3.2　单个回归系数的检验与回归系数子集的检验613.3.3　X中列为正交列的特例653.3.4　一般线性假设的检验663.4　多元回归中的置信区间683.4.1　回归系数的置信区间683.4.2　响应变量均值的置信区间估计693.4.3　回归系数的联合置信区间703.5　新观测值的预测723.6　病人满意度数据的多元回归模型733.7　对基本多元线性回归使用SAS与R743.8　多元回归中所隐含的外推法773.9　标准化回归系数793.10　多重共线性823.11　回归系数为什么有错误的正负号84习题85第4章　模型适用性检验914.1　导引914.2　残差分析914.2.1　残差的定义914.2.2　残差尺度化方法924.2.3　残差图974.2.4　偏回归图与偏残差图1004.2.5　使用Minitab、SAS与R做残差分析1024.2.6　残差的其他作图与分析方法1044.3　PRESS统计量1054.4　离群点的探测与处理1064.5　回归模型的失拟1084.5.1　失拟的正规检验1094.5.2　通过近邻点估计纯误差112习题116第5章　修正模型不适用性的变换与加权1205.1　导引1205.2　方差稳定化变换1205.3　模型线性化变换1235.4　选择变换的分析方法1275.4.1　对y进行变换：博克斯考克斯方法1275.4.2　对回归变量进行变换1295.5　广义最小二乘与加权最小二乘1315.5.1　广义最小二乘1315.5.2　加权最小二乘1335.5.3　若干实用问题1335.6　带有随机效应的回归模型1355.6.1　子抽样1355.6.2　含有单一随机效应的回归模型的一般情形1405.6.3　混合模型在回归中的重要性142习题142第6章　杠杆与强影响的诊断1496.1　探测强影响观测值的重要性1496.2　杠杆1506.3　强影响的度量：库克D距离1526.4　强影响的度量：DFFITS与DFBETAS1536.5　模型性能的度量1556.6　探测强影响观测值的群体1566.7　强影响观测值的处理156习题157第7章　多项式回归模型1587.1　导引1587.2　单变量的多项式模型1587.2.1　基本原理1587.2.2　分段多项式拟合（样条）1627.2.3　多项式与三角式1667.3　非参数回归1677.3.1　核回归1677.3.2　局部加权回归1687.3.3　最后的警告1717.4　两个或更多变量的多项式模型1717.5　正交多项式177习题180第8章　指示变量1858.1　指示变量的一般概念1858.2　关于指示变量用途的评注1948.2.1　指示变量与指定代码回归1948.2.2　用指示变量代替定量回归变量1958.3　方差分析的回归方法195习题199第9章　多重共线性2039.1　导引2039.2　多重共线性的来源2039.3　多重共线性的影响2059.4　多重共线性的诊断2099.4.1　考察协方差矩阵2099.4.2　方差膨胀因子2129.4.3　X′X的特征系统分析2139.4.4　其他诊断量2169.4.5　生成多重共线性诊断量的SAS代码与R代码2179.5　处理多重共线性的方法2179.5.1　收集额外数据2179.5.2　模型重设2189.5.3　岭回归2189.5.4　主成分回归2259.5.5　有偏估计量的比较与评估2309.6　使用SAS做岭回归与主成分回归231习题233第10章　变量选择与模型构建23610.1　导引23610.1.1　模型构建问题23610.1.2　模型误设的后果23710.1.3　评估子集回归模型的准则23910.2　变量选择的计算方法24310.2.1　所有可能的回归24310.2.2　逐步回归方法24810.3　变量选择与模型构建的策略25210.4　案例研究：使用SAS研究Gorman和Toman沥青数据254习题266第11章　回归模型的验证26911.1　导引26911.2　模型验证的方法26911.2.1　模型系数与预测值的分析27011.2.2　收集新数据——确认性试验27111.2.3　数据分割27211.3　来自试验设计的数据279习题280第12章　非线性回归导引28212.1　线性回归模型与非线性回归模型28212.1.1　线性回归模型28212.1.2　非线性回归模型28212.2　非线性模型的起源28312.3　非线性最小二乘28512.4　将非线性模型变换为线性模型28712.5　非线性系统中的参数估计28912.5.1　线性化28912.5.2　参数估计的其他方法29412.5.3　初始值29512.6　非线性回归中的统计推断29612.7　非线性模型的实例29712.8　使用SAS与R298习题301第13章　广义线性模型30513.1　导引30513.2　逻辑斯蒂回归模型30513.2.1　有二值响应变量的模型30513.2.2　逻辑斯蒂回归模型中的参数估计30713.2.3　解释逻辑斯蒂回归模型中的参数31013.2.4　模型参数的统计推断31113.2.5　逻辑斯蒂回归中的诊断检验31813.2.6　二值响应数据的其他模型31913.2.7　分类回归变量的结果多于两个32013.3　泊松回归32113.4　广义线性模型32613.4.1　连接函数与线性预测项32613.4.2　GLM的参数估计与推断32713.4.3　使用GLM进行预测与估计33013.4.4　GLM中的残差分析33113.4.5　使用R做GLM分析33313.4.6　超散布性335习题335第14章　时间序列数据的回归分析34414.1　时间序列数据的回归模型导引34414.2　自相关的探测：杜宾沃森检验34414.3　时间序列回归模型中的参数估计348习题361第15章　使用回归分析时的其他论题36415.1　稳健回归36415.1.1　为什么需要稳健回归36415.1.2　M-估计量36615.1.3　稳健估计量的性质37215.2　测量误差对回归的影响37315.2.1　简单线性回归37315.2.2　博克森模型37415.3　逆估计——校准问题37415.4　回归自助法37715.4.1　回归中的自助抽样37815.4.2　自助置信区间37815.5　分类回归树（CART）38215.6　神经网络38415.7　回归试验设计386习题393附录A　统计用表395附录B　习题数据集406附录C　统计方法的补充内容425附录D　SAS导论453附录E　R导论并用R做线性回归461参考文献464索引479

前言/序言

　　前　　言　　回归分析是广泛用于分析多因子数据的方法之一.　　回归分析使用方程来表达所感兴趣的变量（响应变量）与一系列相关预测变量之间的关系，其中所产生的概念逻辑过程使本书具有广泛的吸引力与实用性.因为回归分析隐含着优雅的数学，同时也有完善的统计学理论，所以回归分析在理论上也是非常有趣的.成功地使用回归分析，就要从理论与常见的实际问题两个方面，将其应用于实际数据.本书适合作为回归分析的入门教材，包含了回归分析中的标准论题，也涉及许多新的论题.　　本书理论与应用实例并重，使读者不仅理解必要的基本原理，还能将各种回归建模方法应用于具体环境中.本书最初成书于回归分析课程的笔记，该课程面向高年级本科生与一年级研究生，学生来自不同的专业：工程学、化学与物理科学、统计学、数学，以及管理学.　　本书也曾用于面向专业人士的入门培训.本书假定读者学过统计学的入门课程，并熟悉假设检验、置信区间以及正态分布、t分布、卡方分布与F分布，矩阵代数的某些知识也是必要的.在回归分析的现代应用中，计算机扮演了重要的角色.今天，即便是电子表格软件，也可以使用最小二乘法来拟合回归方程.因此，本书整合了许多软件的使用方法，给出数据表格与图形输出，并总体上讨论了某些计算机软件包的功能.本书使用了Minitab、JMP、SAS与R来处理各种问题与例子.之所以选择这些软件包，是因为它们广泛用于实践和教学.许多作业习题都要使用统计软件包来求解.　　本书的所有数据都可以通过出版商以电子形式获得.ftp地址为：ftp://ftp.wiley.com/public/sci_tech_med/introduciton_linear_regression，其中汇总了数据、习题解答、PowerPoint文件，以及与本书相关的其他材料.第5版的改进本书第5版有很多改进，包括：重新组合了课文材料，新的例子，新的习题，关于时间序列回归分析的新的一章，以及关于回归模型试验设计的新材料.　　进行修订的目的是使本书更好地用作教材与参考书，并更新对某些论题的讨论.　　第1章从整体上介绍了回归建模，并描述了回归分析的某些典型应用.　　第2章与第3章提供了简单回归与多元回归中最小二乘模型拟合的标准结果，以及基本的推断程序（假设检验、置信区间与预测区间）.　　第4章讨论了模型适用性检验的基本方法，包括残差分析，其中强调了残差图、离群点的探测与处理、PRESS统计量，以及失拟检验.　　第5章讨论了如何将数据变换与加权最小二乘法用于解决模型不适用这一问题，如何处理违背基本回归假设的情形.本章也介绍了Box-Cox（博克斯考克斯）方法与Box-Tidwell方法，从分析的角度设定数据变换的形式.　　第6章展示了诊断统计量，并简单讨论了如何处理强影响观测值.　　第7章讨论了多项式回归模型及其各种变形.本章的论题包括多项式拟合与推断的基本程序，以多项式、分层多项式与分段多项式为中心的讨论，同时拥有多项式与三角函数项的模型，正交多项式，响应曲面方法概述，以及非参数回归方法与光滑回归方法的介绍.　　第8章介绍了指示变量，同时将回归模型与方差分析模型进行了联系.　　第9章关注多重共线性问题，包括对多重共线性来源的讨论，多重共线性的危害、诊断量与各种诊断性度量.本章介绍了有偏估计，包括岭回归及其某些变种，以及主成分回归.　　第10章研究了变量选择与模型构建方法，包括逐步回归程序与所有可能回归.本章也讨论与解释了评估子集模型的某些准则.第11章展示了用于回归模型验证的一系列方法.　　前11章是本书的核心，这11章贯穿着许多概念与例子.其余四章讨论回归实践中比较重要的各种论题，可以独立阅读.　　第12章介绍了非线性回归，而第13章简单讨论了广义线性模型.虽然这两章可能不是线性回归教材的标准论题，但是不介绍这两章，对工程学与自然科学的学生与教授将是非常不负责任的.　　第14章讨论时间序列数据的回归模型.　　第15章概述了几个重要论题，包括稳健回归、回归变量中测量误差的影响、逆估计即校准问题、自助回归估计值、分类回归树、神经网络，以及回归试验设计.除了正文的内容外，附录C简短地给出了理论性更强的某些其他论题.回归分析的专家与利用本书讲授高级课程的教师会对其中某些论题更感兴趣.　　计算在许多回归课程中都扮演着重要角色，这些课程广泛使用Minitab、JMP、SAS与R.本教材提供了这些统计软件包的输出.附录D介绍了使用SAS处理回归问题.附录E介绍了R.本书作为教材如何使用本书覆盖了广泛的论题，有很大的灵活性.对于回归分析的入门课程，推荐详细讲授第1至10章，然后选出学生特别感兴趣的论题.举例来说，作者之一（D.C.M.）定期讲授一门面向工程学学生的回归课程，论题包括非线性回归（因为工程学中经常出现的机械模型几乎永远是非线性模型）、神经网络以及回归模型验证，其他的推荐论题有多重共线性（因为学生经常会遇到多重共线性问题）、广义线性模型导论——主要关注逻辑斯蒂回归.G.G.V.讲授过一门面向统计学研究生的回归分析课程，大量使用了附录C中的材料.我们认为，应当将计算机直接整合进课程中.近年来，在大多数课堂上都采用笔记本电脑与计算机投影设备，像在讲座中那样解释回归方法.我们发现，这样可以极大地促进学生对回归方法的理解.我们也要求学生使用回归软件来解题.在大多数情况下，习题都使用了实际数据，或是来自现实世界的议题，以表示回归分析的一般性应用.教师手册包含了所有习题的答案、所有电子版数据集，以及可能适合于考试的习题.致谢感谢在准备本书的过程中提供了反馈与帮助的人.Scott M.Kowalski、Ronald G.Askin、Mary Sue Younger、Russell G.Heikes、John A.Cornell、André I.Khuti、George C.Runger、Marie Gaudard、James W.Wisnowski、Ray Hill与James R.Simpson博士给出了许多建议，他们的建议极大地改良了本书的前几版与第5版.我们特别感激为本书提供反馈的许多研究生与实践专家，他们洞察出问题所在，丰富或拓展了本书的材料.　　我们也要感谢约翰威利父子公司、美国统计学会以及生物统计学委员会，他们大度地允许我们使用其版权材料.　　Douglas C.MontgomeryElizabeth A.PeckG.Geoffrey Vining

好的，这是一本关于统计学和数据分析的经典教材的简介，专注于介绍回归分析的基础概念、方法及其在实际问题中的应用，但不涉及您提到的特定书名或其原版信息。 --- 《数据驱动决策：回归分析基础与实践》 简介 在当今以数据为核心的时代，理解变量之间关系并从中提取有效信息的能力已成为科研、商业决策和政策制定的核心竞争力。《数据驱动决策：回归分析基础与实践》正是为满足这一需求而精心编撰的权威性教材。本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的回归分析知识体系，无论您是统计学、经济学、社会学、工程学背景，还是数据科学领域的初学者或专业人士，都将从中获益匪 مط。 核心理念与结构 本书摒弃了过于抽象的数学推导，转而强调概念的直观理解和方法的实际应用。我们坚信，真正的掌握源于能够将复杂的统计模型应用于真实世界的数据集，并准确解读其结果。全书结构清晰，循序渐进，由浅入深地构建起一个完整的回归分析知识框架。 第一部分：统计学基石与线性模型初探 在深入探讨回归之前，本书首先回顾了必要的概率论和描述性统计知识，确保读者具备扎实的统计学基础。重点介绍了随机变量、抽样分布、假设检验和置信区间的核心概念。 随后，我们引入了最基础的简单线性回归模型。读者将学习如何构建一个描述两个变量之间线性关系的数学模型，理解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理及其经济学和统计学解释。模型拟合优度（$R^2$）、残差分析以及模型假设（如误差项的独立性、同方差性和正态性）的检验被详尽阐述。通过丰富的实例，读者将学会如何评估模型的有效性和稳健性。 第二部分：多元线性回归的精进 现实世界的问题很少只涉及两个变量。本书的第二部分全面转向多元线性回归，这是现代数据分析的基石。我们将探讨如何同时纳入多个预测变量，以更全面地解释和预测因变量。 关键议题包括： 1. 多重共线性（Multicollinearity）的处理： 识别、诊断以及缓解多重共线性的策略，确保模型参数估计的可靠性。 2. 变量选择方法： 详细介绍逐步回归（Stepwise Regression）、前向选择（Forward Selection）和后向剔除（Backward Elimination）等经典方法，并讨论其优缺点，引导读者审慎选择最优模型。 3. 交互作用项（Interaction Terms）： 如何在模型中捕捉两个或多个预测变量共同影响因变量的非线性效应。 4. 函数形式的选择： 探讨如何使用对数、平方项等转换来更好地拟合数据，以及如何识别和处理非线性关系。 第三部分：超越标准线性模型的拓展 标准线性回归模型依赖于一系列严格的假设。本书的第三部分致力于拓宽读者的视野，介绍当这些经典假设被违反时，如何采用更灵活和强大的模型工具。 异方差性（Heteroscedasticity）与序列相关： 当误差项的方差不一致或存在自相关时，如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）或加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）来获取一致且有效的推断。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： 这是本书的一个重要亮点。针对因变量服从非正态分布（如计数数据或二元/分类数据）的情况，本书系统地介绍了逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）。读者将掌握如何为这些特殊数据结构选择合适的链接函数和指数族分布。 第四部分：模型诊断、稳健性与因果推断的初步探索 一个好的分析师不仅会拟合模型，更会批判性地审视模型本身。《第四部分》聚焦于模型诊断和对结果的深入解释。 残差分析的深度运用： 除了基础的 QQ 图和残差 vs. 拟合值图，本书还引入了更高级的诊断工具，如影响点识别（Cook's Distance, DFFITS等），帮助定位对模型估计影响过大的观测值。 模型稳健性检验： 探讨了岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归等正则化方法，它们在处理高维数据和控制模型复杂性方面展示出卓越的性能。 因果推断的视角： 在本章中，我们触及了回归分析与因果推断的交叉点。通过引入控制变量和调整机制，引导读者思考如何利用回归分析来近似评估干预措施的净效应，强调了设定模型的理论基础在识别因果关系中的关键作用。 实践导向与软件集成 本书的特色在于其强烈的实践导向。每章都配有详细的、源自经济、金融、市场营销和社会科学等领域的真实案例。为确保读者能够立即将理论应用于实践，本书的例题和练习均提供了主流统计软件（如 R 或 Python 生态下的相关库）的代码实现和输出分析。读者不仅能学到“做什么”，更能学到“如何做”以及“为什么这样做”。 目标读者 本书适合作为经济学、管理学、社会科学、公共卫生、环境科学及数据科学专业本科生高年级和研究生的教材。对于希望系统提升自身定量分析技能的行业专业人士，本书也是一本极佳的自学参考书。掌握本书内容，将使您能够自信地构建、检验和解释复杂的回归模型，从而做出更精准、更具洞察力的数据驱动决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正掌握一门技术，光看理论是不够的，还得有足够的实践支撑。这本书在这方面做得非常出色。它在每一章的结尾都会提供大量的练习题，而且这些练习题的难度设置也很合理，从基础概念的巩固，到需要综合运用知识解决问题的应用题，应有尽有。最棒的是，书中还附带了许多例子，并且这些例子都紧密联系着实际的经济、社会、工程等领域，让你能真切地感受到线性回归在解决现实问题中的强大生命力。我之前尝试过一些其他的教材，要么理论讲得太抽象，要么例子太简单，缺乏说服力。而这本《线性回归分析导论》给我的感觉是，它在理论深度和应用广度之间找到了一个绝佳的平衡点。它不会为了追求炫技而堆砌过于复杂的数学推导，也不会为了迎合初学者而过于简化，导致知识的浅尝辄止。相反，它通过精心设计的例子和练习，将理论知识转化为可操作的技能，让我感觉自己不仅仅是在“读”书，而是在“做”研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书我大概读了三分之一，虽然我还没深入到所有的技术细节，但整体的印象已经相当深刻了。它给我最直观的感受就是“系统性”和“循序渐进”。从最基础的线性模型概念入手，逐步深入到各种假设检验、模型诊断，再到模型选择和一些进阶的主题，整个知识体系的构建非常扎实，逻辑链条清晰得如同画了一张精美的导引图。作者在解释概念的时候，往往会从一个非常直观的、贴近实际应用的场景出发，这极大地降低了初学者的门槛。我尤其喜欢它在解释一些统计学原理时，不仅仅是给出一个公式，而是花很多篇幅去阐述公式背后的逻辑和意义，为什么要这样做，这样做的好处是什么。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我觉得学习过程不再是枯燥的记忆，而是充满探索和理解的乐趣。虽然我还没看到后面关于时间序列或者面板数据的部分，但仅凭前面这些内容，我就已经对接下来的学习充满了期待。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步一步走进线性回归的殿堂，让我不再畏惧那些看似复杂的数学符号和统计概念。

评分☆☆☆☆☆

我是一名统计学专业的研究生，在学习过程中接触了不少教材，但《线性回归分析导论》给我留下了非常深刻的印象。它在理论的严谨性和内容的覆盖面上都做得相当出色。作者在阐述每一个统计量、每一个检验方法时，都尽可能地提供了详细的数学推导，但又不会让推导过程显得过于枯燥，而是穿插了大量的解释性文字，帮助我们理解这些推导的意义和逻辑。更难得的是，这本书在介绍完核心的经典线性回归模型之后，还能很好地引导到一些更具挑战性的主题，比如广义线性模型、非参数回归方法等，为我们打开了更广阔的学习视野。我喜欢它在讨论模型优缺点时，那种客观而全面的分析，不会过分夸大某种方法的优势，也不会回避其潜在的局限性。这种辩证的视角，对于我们建立科学的统计思维非常有益。读这本书，让我感觉不仅仅是在学习一门技术，更是在接受一种严谨的学术训练。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我总是对那些能够提纲挈领、直击要害的经典书籍情有独钟。这本书在我看来，绝对是线性回归领域的“硬通货”。它并没有花哨的排版或者过于花哨的语言，而是用一种沉静而严谨的学术风格，条理清晰地阐述了线性回归的方方面面。作者在处理一些关键问题，比如模型假设的违反、异常值检测、多重共线性等，都给出了非常系统且实用的解决方案。我特别欣赏它对模型解释力的强调，而不是仅仅关注模型拟合的好坏。它引导读者思考，我们通过模型得到了什么，这些结果在现实世界中意味着什么，以及如何正确地解读和传达这些信息。这一点对于任何希望将数据分析能力转化为实际价值的人来说，都至关重要。虽然我可能不会从头到尾去背诵所有的公式，但这本书提供了一个坚实的理论框架和一套完整的分析思路，让我能够在遇到具体问题时，能够快速定位、准确分析，并找到最佳的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我接触线性回归的初衷，更多的是想快速上手一些基本的数据建模工作，所以一开始我选择了一本介绍性很强的入门读物。但随着项目的深入，我发现那本书虽然易懂，却在很多关键的统计原理上解释得不够透彻，导致我在面对一些复杂的模型问题时，总感觉心中没底，无从下手。直到我翻开这本《线性回归分析导论》，才真正体会到什么叫做“深入浅出”。它并非一本“零基础”教材，但它对基础概念的讲解非常到位，而且非常注重那些容易被忽视的细节。比如，它详细解释了最小二乘法的原理，以及为什么它在一定条件下是最优的，这让我对模型构建的根基有了更深刻的理解。此外，书中对各种诊断图的解读，也给出了非常具体的指导，让我能够一眼看出模型的潜在问题。这本书更像是一本“通识”读物，它不仅教你“怎么做”，更教你“为什么这么做”，让你拥有独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

很全面，难啊，这本书真难。

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好书。好书。好书。好书。好书。好书。

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评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

不错的书，这次导师的任务就靠它了