統計模型：理論和實踐（原書第2版） [Statistical Models:Theory and Practice,Revised Edition] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 弗裏曼 著，吳喜之 譯

圖書標籤:

• 統計建模
• 迴歸分析
• 綫性模型
• 廣義綫性模型
• 混閤效應模型
• 貝葉斯統計
• 統計推斷
• 模型診斷
• R語言
• 數據分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111309895

版次：1

商品編碼：10060489

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 統計學精品譯叢

外文名稱：Statistical Models:Theory and Practice,Revised Edition

開本：16開

齣版時間：2010-09-01

用紙：膠版紙###

內容簡介

　　《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》是一本優秀的統計模型教材，著重講解綫性模型的應用問題，包括廣義最小二乘和兩步最小二乘模型，以及二分變量的probit及logit模型的應用。《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》還包括關於研究設計、二分變量迴歸及矩陣代數的背景知識。此外，《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》附有大量的練習，並且其中多數練習題在書後都有答案，便於讀者學習、鞏固和提高。
　　《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》適閤作為統計專業高年級本科生和低年級研究生綫性模型課程的教材，同時也適閤作為相關領域研究人員的參考書。

作者簡介

　　弗裏曼（David A.Freedman），（1 938-2008）是加州大學伯剋利分校的統計學教授。他是傑齣的數理統計學傢，其研究範圍包括鞅不等式分析、Markov過程、抽樣、自助法等。他是美國科學院院士。在2003年，他獲得瞭美國科學院授予的John J.Carty科學進步奬，以錶彰他對統計理論和實踐做齣的貢獻。

內頁插圖

精彩書評

　　“統計的第二門課是嚴肅的、正確的和有趣的。本書講授瞭迴歸、因果建模、最大似然和自助法。分析現實數據的每個人都應該閱讀本書，並且我們也很榮幸現在能有第2版。”
　　——Persi Diaconis，斯坦福火學數學與統計學教授
　　“在本書中，作者解釋瞭因果建模中主要使用的統計方法，通過有趣的實例，清晰而生動地描述瞭復雜的統計思想。初學者和實踐者都將從本書中獲益。”
　　——Alan Krueger，普林斯頓大學經濟與公共政策學教授
　　“迴歸方法經常應用於觀測數據，目的是獲得因果結論。在什麼環境下這是閤理的？分析背後的假定是什麼？本書迴答瞭這些問題。對於不僅僅使用迴歸來總結數據的任何人。本書都是必讀的。本書的寫作風格非常好，對於社會科學中相關研究論文的討論極具洞察力。對於從事統計建模或者講授迴歸的每個人，我強烈推薦此書。”
　　——Aad van der Vaart，阿姆斯特丹自由火學統計學教授
　　“本書是該學科的一個現代導論，討論瞭圖形模型和聯立方程等主題。書中有許多富有啓發性的練習和計算機實驗。特彆有價值的是關於應用統計中主要‘哲人石’的關鍵評論。這是一本鼓舞人心而又易讀的書，無論是老師還是學生都會從中受益。”
　　——Gesine Reinert，牛津大學統計學教授

目錄

譯者序
引言
第2版序
前言

第1章 觀測研究和實驗1
1.1 引言1
1.2 HIP試驗2
1.3 關於霍亂的研究4
1.4 Yule關於貧睏原因的研究6
1.5 劄記9

第2章 迴歸綫12
2.1 引言12
2.2 迴歸綫12
2.3 鬍剋定律14
2.4 復雜性15
2.5 比較簡單迴歸和多元迴歸17
2.6 劄記19

第3章 矩陣代數20
3.1 引言20
3.2 行列式及逆21
3.3 隨機嚮量24
3.4 正定矩陣25
3.5 正態分布27
3.6 關於矩陣代數的書28

第4章 多元迴歸29
4.1 引言29
4.2 標準誤差32
4.3 多元迴歸中被解釋的方差35
4.4 如果假定不滿足，OLS將會如何37
4.5 供討論的問題37
4.6 劄記41

第5章 多元迴歸：特彆主題42
5.1 引言42
5.2 OLS是BLUE42
5.3 廣義最小二乘43
5.4 GLS的例子44
5.5 如果假定不滿足,GLS將會如何46
5.6 正態理論46
5.7 F檢驗49
5.8 數據窺視51
5.9 供討論的問題52
5.10 劄記54

第6章 路徑模型56
6.1 分層56
6.2 再看鬍剋定律59
6.3 麥卡锡時代的政治迴歸60
6.4 用迴歸對因果關係做推斷62
6.5 路徑圖的響應方案64
6.6 啞變量70
6.7 供討論的問題71
6.8 劄記75

第7章 最大似然78
7.1 引言78
7.2 probit模型82
7.3 logit模型86
7.4 天主教學校的效應88
7.5 供討論的問題96
7.6 劄記101

第8章 自助法105
8.1 引言105
8.2 為能源需求模型做自助法112
8.3 劄記117

第9章 聯立方程119
9.1 引言119
9.2 工具變量122
9.3 估計黃油模型124
9.4 什麼是兩步125
9.5 社會科學例子:教育和生育126
9.6 協變量129
9.7 綫性概率模型130
9.8 關於IVLS更多的討論132
9.9 供討論的問題134
9.10 劄記139

第10章 統計建模中的問題141
10.1 引言141
10.2 批評的文獻143
10.3 響應方案146
10.4 評估第7～9章的模型147
10.5 總結147
參考文獻148
部分練習答案163
計算機實驗204
附錄 MATLAB代碼樣本216
參考論文220

精彩書摘

　　在觀測研究中，對象把自己安排到不同的組中。研究人員僅僅觀測發生瞭什麼。例如，吸煙效應的研究必須是觀測性的。然而，這裏仍然使用處理一控製這一術語。研究人員通過比較屬於處理組（也稱為暴露組（exposed group））的吸煙者及屬於控製組的非吸煙者來確定吸煙的效應。這些行話有些令人迷惑，因為“控製”這個詞有兩個意思：
　　（1）控製是沒有得到處理的對象。
　　（2）控製試驗是研究人員決定誰將在處理組的研究。
　　和非吸煙者比較，吸煙者結果很糟糕。心髒病、肺癌等疾病在吸煙者中要更加常見。在吸煙和疾病之間有很強的關聯（association）。如果香煙造成疾病，這就解釋瞭這個關聯，即吸煙者死亡率高是因為香煙有害。一般來說，關聯是因果關係的情況證據（circumstance evi-dence）。然而，證明是不完全的。可能會有某種隱藏的混雜因素，使得人們又吸煙又得病。如果是這樣，沒有必要停止研究：這不會改變隱藏的因素。關聯和因果關係不同。

前言/序言

　　讀這本書是一種完完全全的享受。自從伯剋利加利福尼亞大學統計係鬱彬教授在2008年嚮我推薦這本書之後，我一開始期望的是一本數學味很強的標準迴歸分析教材。後來，完全齣乎意外，這本書竟然是我多年來企圖尋找卻又不可得的涉及迴歸分析甚至統計領域核心問題的一本以不尋常的清楚明白方式寫的傳奇式的讀物。 一眼就可以看齣該書是齣自大傢的手筆。在應用統計於科學、醫學和社會科學等領域方麵，幾十年來，本書作者David Freedman都一直被譽為統計的良心。該書是他在研究生命最旺盛的時期寫的，代錶瞭當代應用迴歸教科書的最高水平。作者不僅在伯剋利，而且在世界許多高校都使用該教材講過迴歸。多年的應用經驗和教學實踐使得該書內容豐富，語言平易近人，易教易學。該書的實際例子和練習題是精心挑選的，對掌握該書的內容不可或缺。
　　通常的迴歸或統計模型教材，無論標以理論或是應用的標簽，往往對模型附加瞭很多假定，但又從來不解釋如果這些假定不滿足，則會發生什麼問題或災難。這本書不但不迴避這些一般教師避之唯恐不及的關於模型的設置和假定等敏感問題，而且專門對各個領域最著名的、最有影響的文章的模型設置及各種假定進行認真的剖析。讀這本書對於教師、學生，特彆是實際工作者皆是一種心靈的震撼。我相信，任何有心人讀瞭這本書之後，都會在未來涉及迴歸的課題上倍加小心，避免發生各種根本意想不到的錯誤。這本書會使許多人受益不淺，功德無量。
　　我對這本書的翻譯是在2009年David Freedman去世之後，當時還不知道他在去世前已經定稿瞭修訂版。因此，我先翻譯瞭初版，後來又翻譯瞭這一版。我恐怕是本書最忠實的中國讀者之一。我希望那些在中國大學教本科生或者研究生迴歸模型課程的教師，能夠以本書作為教材或者主要參考書，使得學生能夠直接受益於國際一流統計大師的經驗與智慧。

《統計模型：理論與實踐》 一、 經典著作，理論與實踐的融閤 《統計模型：理論與實踐》（原書第2版）是一部在統計學領域享有盛譽的經典著作，它以其嚴謹的理論基礎和詳實的實踐指導而聞名。本書深入淺齣地介紹瞭統計模型的核心概念、原理與方法，並著重強調瞭這些理論在實際數據分析中的應用。原書第二版在前一版的基礎上進行瞭修訂和完善，內容更為充實，緊跟統計學發展的最新動態。 本書的作者憑藉其深厚的學術功底和豐富的教學經驗，將抽象的統計理論轉化為易於理解的語言。書中不僅梳理瞭統計模型的發展脈絡，更係統地闡述瞭從基礎的綫性模型到復雜的非綫性模型、廣義綫性模型、混閤效應模型以及時間序列模型等一係列重要的統計建模技術。每一類模型都伴隨著詳盡的數學推導和清晰的邏輯講解，確保讀者能夠真正掌握其背後的數學原理。 然而，《統計模型：理論與實踐》並非僅僅是一本理論書籍。其卓越之處在於，它始終將理論與實踐緊密相連。書中穿插瞭大量的真實世界案例和數據分析示例，涵蓋瞭經濟學、社會學、生物學、醫學、工程學等多個學科領域。這些案例的選取極具代錶性，能夠幫助讀者理解如何在實際問題中選擇、構建、評估和解釋統計模型。作者通過這些實踐環節，引導讀者掌握數據探索、模型擬閤、參數估計、假設檢驗、模型診斷以及結果解讀等完整的統計分析流程。 二、 內容精要：構建嚴謹的統計模型體係 本書的內容體係構建得非常完善，從最基本的統計概念齣發，逐步深入到更復雜的統計建模技術。以下是對書中關鍵內容模塊的梳理： 1. 統計建模基礎： 本書開篇即對統計建模的哲學和基本思想進行瞭闡述。它解釋瞭為何需要統計模型，模型在數據分析中的作用，以及如何區分統計模型和確定性模型。在此基礎上，引入瞭概率論和數理統計的基本概念，如概率分布、隨機變量、期望、方差、協方差等，這些都是構建和理解統計模型的基石。作者還強調瞭模型假設的重要性，以及在實踐中如何檢驗這些假設。 2. 綫性模型： 綫性模型是統計建模中最基礎也是最廣泛應用的模型之一。本書花費瞭相當大的篇幅詳細講解瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。內容包括： 模型構建： 如何根據問題設定綫性模型，選擇解釋變量和響應變量。 參數估計： 詳細介紹瞭最小二乘法（OLS）的原理和推導，解釋瞭其優良的統計性質（如無偏性、最小方差性）。 模型假設與檢驗： 深入探討瞭綫性模型的關鍵假設，如綫性關係、誤差獨立性、誤差同方差性（正態性、獨立性、同方差性、無相關性）。本書提供瞭多種方法來檢驗這些假設，包括殘差圖分析、統計檢驗（如Durbin-Watson檢驗、Breusch-Pagan檢驗）等，並指導讀者如何在假設不滿足時進行處理（如數據轉換、使用穩健迴歸）。 模型推斷： 講解瞭如何進行係數的置信區間估計和假設檢驗（如t檢驗、F檢驗），以及如何解釋迴歸係數的含義。 模型選擇與評估： 介紹瞭信息準則（如AIC、BIC）、調整R平方等指標在模型選擇中的應用，以及如何進行模型診斷和預測。 3. 廣義綫性模型（GLMs）： 對於響應變量不服從正態分布或方差與均值相關的計數、比例等類型的數據，廣義綫性模型提供瞭強大的建模工具。本書對GLMs進行瞭係統性的介紹，包括： 概念框架： 闡述瞭GLMs的三個組成部分：隨機成分（指數族分布）、係統部分（綫性預測器）、連接函數。 常見GLMs： 詳細講解瞭邏輯迴歸（用於二分類響應變量）、泊鬆迴歸（用於計數響應變量）、Gamma迴歸（用於非負連續響應變量）等。 模型擬閤與推斷： 介紹瞭最大似然估計（MLE）在GLMs中的應用，以及如何進行模型參數的推斷（如Wald檢驗、似然比檢驗）。 模型診斷： 討論瞭GLMs的特有診斷方法，如殘差分析（Pearson殘差、Deviance殘差）和離群點檢測。 4. 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 當數據中存在分組結構或嵌套結構時，例如重復測量數據、麵闆數據或多層次數據，混閤效應模型能夠有效地處理數據中的相關性。本書對混閤效應模型進行瞭深入講解，內容包括： 隨機效應與固定效應： 區分瞭固定效應和隨機效應，解釋瞭隨機效應在建模數據內部相關性方麵的作用。 模型構建： 介紹瞭隨機截距模型、隨機斜率模型以及它們的組閤。 模型擬閤與推斷： 講解瞭最大似然估計（ML）和受限最大似然估計（REML）等估計方法，以及如何進行模型參數的推斷。 模型選擇與診斷： 討論瞭如何選擇閤適的隨機效應結構，以及如何診斷模型。 5. 時間序列模型： 對於具有時間依賴性的數據，時間序列模型是必不可少的工具。本書對經典的時間序列模型進行瞭介紹，包括： 平穩性： 講解瞭時間序列的平穩性概念及其檢驗方法。 ARIMA模型： 詳細介紹瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）以及季節性ARIMA（SARIMA）模型的原理、識彆、估計和診斷。 模型應用： 講解瞭如何利用時間序列模型進行預測，並討論瞭模型的局限性。 6. 其他重要模型與主題： 除瞭上述核心模型外，本書還可能涵蓋瞭其他重要的統計建模主題，例如： 非綫性迴歸： 適用於變量之間存在非綫性關係的情況。 生存分析： 用於分析事件發生的時間，如病人生存時間。 貝葉斯統計建模： 提供瞭另一種建模框架和推斷方法。 模型評估與比較： 更加全麵的模型性能評估方法。 多重共綫性與變量選擇： 處理解釋變量之間高度相關的情況。 缺失數據處理： 應對數據不完整的問題。 三、 實踐導嚮，賦能數據分析能力 《統計模型：理論與實踐》並非僅僅是理論的堆砌，其最顯著的特點在於其強烈的實踐導嚮。本書中的案例分析貫穿始終，從模型的建立到結果的解釋，都提供瞭詳實的指導。 真實數據驅動： 書中的案例取材於真實的科研和實際應用場景，使讀者能夠接觸到真實世界數據的復雜性和多樣性。這有助於讀者理解在真實數據分析中可能遇到的各種挑戰，並學習如何應對。 軟件應用結閤： 雖然本書側重於理論，但它也暗示或直接指導讀者如何將這些理論應用於實際數據分析軟件中。作者通常會給齣使用主流統計軟件（如R、SAS、SPSS等）進行模型擬閤、結果輸齣和圖錶繪製的示例，讓讀者能夠將書本知識轉化為實際操作能力。 模型解釋與溝通： 統計模型不僅僅是數學公式的組閤，其最終目的是從數據中提取有意義的信息並進行有效的溝通。本書強調瞭如何清晰地解釋模型結果，包括迴歸係數的實際含義、統計顯著性的意義、預測的置信區間等，以及如何將復雜的統計概念轉化為非專業人士能夠理解的語言。 批判性思維的培養： 作者鼓勵讀者具備批判性思維。這包括質疑模型的假設是否成立、評估模型的擬閤優度是否足夠、理解模型結果的局限性，以及避免過度擬閤或模型濫用。 四、 讀者群體與價值 《統計模型：理論與實踐》適閤廣泛的讀者群體： 統計學專業學生： 作為統計學專業本科生和研究生教材，它能夠為學生提供紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗。 應用領域研究人員： 無論是在生物醫學、經濟金融、社會科學還是工程技術領域，任何需要進行數據分析和建模的研究人員，都能從本書中獲益良多。本書能夠幫助他們選擇和應用閤適的統計模型來解決具體的研究問題。 數據科學傢和分析師： 對於希望深化統計建模技能的數據專業人士，本書提供瞭係統性的理論框架和實踐指導，能夠幫助他們提升數據洞察和模型構建能力。 對統計學感興趣的讀者： 對於希望係統學習統計建模原理和方法的讀者，本書也是一本不可多得的經典教材。 總而言之，《統計模型：理論與實踐》是一部兼具深度與廣度、理論與實踐的優秀著作。它不僅為讀者提供瞭理解和應用各種統計模型所需的知識體係，更重要的是，它培養瞭讀者在實際數據分析中獨立思考、科學建模和準確解釋結果的能力。通過研讀本書，讀者將能夠構建起一個嚴謹而實用的統計模型分析框架，從而在數據驅動的時代中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書的期望並不高，以為它會是一本比較枯燥的理論堆砌的書。畢竟，“理論”這個詞聽起來就讓人有些望而卻步。然而，當我真正翻開它，卻被作者的敘事方式深深吸引瞭。他不是那種照本宣科的學者，而是像一個經驗豐富的工程師，將復雜的統計模型拆解成一個個可理解的模塊，然後一步步搭建起來。我特彆欣賞他對模型假設的細緻討論，以及這些假設在實際應用中可能帶來的影響。他會提醒我們，任何模型都是對現實世界的簡化，理解模型的局限性，纔能更好地運用它。書中關於模型診斷的部分，也是我學習的重點。作者詳細講解瞭如何通過殘差分析、影響點分析等方法來評估模型的優劣，這些都是我們在實際工作中常常忽略卻又至關重要的步驟。而且，這本書的排版也很舒服，雖然內容很密集，但一點也不顯得擁擠，閱讀起來很流暢。我個人認為，這本書非常適閤那些想要深入理解統計模型背後的邏輯，並且希望將理論知識轉化為實際解決問題能力的人。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的體驗，就像是在攀登一座巍峨的山峰，雖然過程艱辛，但每一次登高都能看到更廣闊的風景。我之前接觸的統計模型，大多停留在應用層麵，知道怎麼用，但對其背後的原理卻知之甚少。這本書徹底改變瞭我的認知。它不僅僅是羅列瞭各種統計模型，更重要的是，它揭示瞭這些模型是如何從數學和統計學的基本原理中演化齣來的。作者的筆觸非常嚴謹，但又不失生動，他會用很多貼切的比喻來解釋抽象的概念，讓我這個非數學專業背景的人也能有所領悟。例如，在講解貝葉斯統計的部分，他將先驗、似然和後驗的關係，用一個非常形象的場景來比喻，一下子就將我的思維定勢打破瞭。而且，這本書非常強調理論與實踐的結閤，每一章後麵都有相應的例子和練習，讓我能夠將學到的理論立刻應用到實際問題中。我嘗試著將書中的一些方法應用到我正在進行的一個數據分析項目中，效果顯著，不僅模型的解釋性更強瞭，預測的準確性也有瞭很大提升。總的來說，這本書是那種值得反復閱讀、並且每一次都能有新收獲的書籍。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計學充滿好奇但又常被其龐雜概念睏擾的讀者，我一直渴望找到一本能夠係統梳理統計模型知識的書籍。《統計模型：理論和實踐》無疑滿足瞭我的需求。我尤其喜歡作者對於不同模型之間的比較和聯係的闡述。他不會孤立地介紹每一個模型，而是會通過對比的方式，讓你清晰地看到它們之間的異同，以及它們各自擅長解決的問題。例如，在講到非參數模型時，他會將其與參數模型進行對比，讓你理解何時選擇哪種模型更為閤適。此外，本書的語言風格非常獨特，既有嚴謹的學術語調，又不乏人性化的解讀。他會適時地插入一些關於統計學發展曆史的趣聞，或者是一些哲學思考，讓整個閱讀過程不那麼枯燥。更重要的是，作者在書中反復強調的“理解而非記憶”的學習理念，深深地打動瞭我。他鼓勵讀者去思考，去質疑，去探索，而不是死記硬背公式。這本書對我來說，不僅僅是知識的來源，更是一種思維方式的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續讀瞭好幾個月瞭，說是“斷斷續續”也不太準確，更像是“反復研讀”。最開始隻是被“統計模型”這幾個字吸引，想著能係統地梳理一下我對統計模型的理解，畢竟工作中經常會遇到各種各樣的模型，但總覺得基礎不夠紮實，理論上有些模糊。拿到書後，就被它紮實的理論功底和細緻的推導給鎮住瞭。作者在介紹每一個模型時，都不是簡單地給齣公式，而是會從問題的本質齣發，一層層剝繭，讓你理解這個模型是如何被構建齣來的。比如，在講到綫性模型的時候，他會從最基本的最小二乘法原理講起，然後逐步引入各種假設和約束，再到廣義綫性模型。每一個步驟都環環相扣，邏輯非常清晰。我尤其喜歡的是書中對於模型選擇和評估部分的講解，這部分往往是實踐中最容易齣錯的地方，但這本書給齣瞭非常係統的方法論，無論是信息準則還是交叉驗證，都講得非常透徹。有時候，我會因為一個公式推導卡住，然後花半天時間去翻閱前麵的章節，或者去查找一些額外的資料，但最終的收獲是巨大的，那種豁然開朗的感覺，是看再多網上的零散教程也無法比擬的。這本書對我來說，更像是一個嚴謹的學術導師，而不是一本簡單的教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚度讓我有些畏懼，但當我開始閱讀，便一發不可收拾。它就像一扇通往統計模型世界的大門，讓我看到瞭之前從未觸及的廣度和深度。作者的講解方式非常獨特，他不是直接給齣結論，而是通過引導性的提問，讓你自己去思考問題的核心，然後逐步引齣統計模型。這種“帶著你一起發現”的方式，讓我對學習過程充滿期待。我特彆喜歡他在講解模型魯棒性時的一些例子，這些例子非常貼近實際生活，讓我能夠深刻理解模型在麵對異常值或數據擾動時的錶現。而且，書中關於模型假設的詳細討論，讓我對“一切模型都是錯的，但有些模型是有用的”這句話有瞭更深的體會。作者並沒有迴避模型的局限性，反而鼓勵讀者去認識和管理這些局限性。這本書讓我明白，統計建模並非是套用公式，而是一個需要深刻理解數據、模型以及兩者之間關係的迭代過程。它為我提供瞭一個堅實的理論基礎，同時也激發瞭我對模型應用的更多思考。

評分☆☆☆☆☆

老外的書相對嚴謹靠譜

評分☆☆☆☆☆

好書，快速學習的推薦教材

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，性價比高，好評！

評分☆☆☆☆☆

《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》是一本優秀的統計模型教材，著重講解綫性模型的應用問題，包括廣義最小二乘和兩步最小二乘模型，以及二分變量的probit及logit模型的應用。《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》還包括關於研究設計、二分變量迴歸及矩陣代數的背景知識。此外，《統計模型：理論和實踐（原書第2版）》附有大量的練習，並且其中多數練習題在書後都有答案，便於讀者學習、鞏固和提高。

評分☆☆☆☆☆

做學問必備書籍，很好的，經典！！

評分☆☆☆☆☆

書很好，內容也不錯，比較適閤有統計基礎的閱讀，紙張不怎麼好

評分☆☆☆☆☆

將江南為就好比own彆i過兩年娘傢呢吧將街旁女王i哦能夠bingoin包個紅包編輯乃哦能夠你

評分☆☆☆☆☆

很不錯很不錯

評分☆☆☆☆☆

包裝印刷都不錯，應該是正版，內容還沒看，慢慢學習！