具体描述
内容简介
本书涵盖了应用到生命科学中的统计学的核心内容，主要包括样本与总体描述、概率与二项分布、正态分布、样本分布、置信区间等一些内容。含有丰富的案例、练习，同时结合了现代数据分析工具，合适生物学、农学、医学、林业等方向专业使用。
作者简介
李春喜，男，50岁，河南师范大学生命科学学院院长，教授，作品《生物统计学》第一版、第二版、第三版、第四版。
目录
1 绪论
1.1 统计学与生命科学
1.2 证据的类型
1.3 随机抽样
2 样本和总体描述
2.1 引言
2.2 频数分布
2.3 描述统计学：中心度量
2.4 箱线图
2.5 变量间的关系
2.6 离散性度量
2.7 变量转换（选修）
2.8 统计推断
2.9 展望
3 概率和二项分布
3.1 概率与生命科学
3.2 概率导言
3.3 概率法则（选修）
3.4 密度曲线
3.5 随机变量
3.6 二项式分布
3.7 二项式分布数据的拟合（选修）
4 正态分布
4.1 引言
4.2 正态曲线
4.3 正态曲线下的面积
4.4 正态性评估
4.5 展望
5 抽样分布
5.1 基本概念
5.2 样本平均数
5.3 中心极限定理的说明（选修）
5.4 二项分布的正态近似（选修）
5.5 展望
6 置信区间
6.1 统计估计
6.2 平均数的标准误
6.3 μ 的置信区间
6.4 估计μ 的研究计划
6.5 估算方法有效性的条件
6.6 两个样本平均数的比较
6.7 （μ1-μ2）的置信区间
6.8 展望与总结
7 两个独立样本的比较
7.1 假设检验：随机性检验
7.2 假设检验：t 检验
7.3 t 检验的进一步讨论
7.4 关联和因果关系
7.5 单尾t 检验
7.6 统计显著性的更多解释
7.7 适度功效的设定（选修）
7.8 学生氏t 检验：条件和概述
7.9 假设检验原理的深入探讨
7.10 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验
7.11 展望
8 成对样本的比较
8.1 导言
8.2 成对样本的t 检验与置信区间
8.3 成对设计
8.4 符号检验
8.5 Wilcoxon 符号秩次检验
8.6 展望
9 分类数据：一个样本分布
9.1 二项观察
9.2 总体比例的置信区间
9.3 其他置信水平（选修）
9.4 比例的区间估计：卡方拟合优度检验
9.5 展望与总结
10 分类数据：关系
10.1 引言
10.2 2×2 列联表的卡方检验
10.3 2×2 列联表的独立性与关联性
10.4 Fisher 精确检验（选修）
10.5 r ×k 列联表
10.6 方法的应用
10.7 差分概率的置信区间
10.8 成对数据与2×2 列联表（选修）
10.9 相对风险和比值比（选修）
10.10 卡方检验总结
11 多个独立样本平均数的比较
11.1 引言
11.2 基本的单因素方差分析
11.3 方差分析模型
11.4 整体F 检验
11.5 方法应用
11.7 二因素方差分析
11.8 平均数的线性组合（选修）
11.9 多重比较（选修）
11.10 展望
12 线性回归和相关
12.1 引言
12.2 相关系数
12.3 拟合回归直线
12.4 回归参数解释：线性模型
12.5 关于β1 的统计推断
12.6 回归和相关解释准则
12.7 预测精度（选修）
12.8 展望
12.9 公式归纳
13 推断方法归纳
13.1 引言
13.2 数据分析示例
各章附录
各章注释
统计表
索引
前言/序言
《生物统计学》是一本适合于生命科学各专业学生学习统计学的引导性教材。本教材的主要目的是：①让学生了解应用于生物学、医学和农学的统计学推断方法；
②提升学生进行简单统计学分析和解释统计结果的能力；③提高学生对随机、混杂、独立性重复作用等基本统计学问题的理解能力。
风格与方法
《生物统计学》的写作采用口语风格，尽可能少地使用数学符号。除了代数基础知识，只要能读懂生物学或化学课本的人都可以读懂本教材，而不需要其他方面的要求。本教材适合于生物学、农学、医学和卫生科学、营养学、药学、动物科学、体育教育、林学和其他生命科学的在校大学生和毕业生使用。
实际数据资料的应用 实际案例比人为设计的例子更有趣、更有启发性。《生物统计学》采用了数百个代表生命科学广泛研究数据资料的实例和练习，所选的每个例子都说明了一个特殊的统计学问题，所设计的练习则是减少计算操作，把学生的注意力集中在概念及其理解上来。
强调理念 本教材的重点是统计学理念，不过分强调计算过程和数学公式表达。所涉及的概率论内容也仅为与统计学概念有关的部分。通过描述统计学和推断统计学的讨论，强调了解释的重要性。借助于重要的实例，可以让学生们知道，为研究所进行的统计学设计，对基础分布性质的了解，要获得所研究问题的答案，进行恰当的分析是十分重要的。这里要提醒学生，不要出现混淆统计学上的不显著和实际上的无意义等常见的错误，要利用置信区间来评价效应的大小。还要引导学生认识到随机抽样、随机化、效率和通过区组设计或校正进行无关变异控制等概念对实际研究设计的影响。大量的练习能够增强学生对这些理念的掌握。
方法的应用 研究数据资料的分析通常需要借助于计算机，本教材中有几个地方就给出了计算机绘制的图形。然而，学生学习统计学是为了利用数据获得实际工作经验，最好用纸、铅笔和手持式计算器，当然也可以用计算机。经验将有助于学生了解统计估计的性质和用途。这样，学生就可以为计算机的智能化应用做好准备，对输出结果给出恰当的说明和解释。相应，本教材中的大多数练习也都安排使用手持式计算器。不过，许多练习提供的是电子数据文件，这就需要使用计算机进行数据处理。因此，这些练习就明确地提出由计算机来完成（通常，如果手工计算复杂、繁重时，就需要使用计算机来进行计算。）
002
架构
本教材是按照一学期的最大课时量来安排内容的，这样可以对统计学功能、综合判断和基本设计原则进行讲授。教师可以根据需要按照四分之一课程或二分之一课程选择使用本教材的部分章节。本教材适合于系列课程的学期课程或基础课程。
下面简单介绍本教材的梗概。第 1章：绪论。生物学数据资料变异的类型和影响；相对于试验，观察研究
的风险；随机抽样。第 2章：分布描述。频数分布，描述统计学，总体对样本的概念。第3、第 4和第 5章：理论准备。概率，二项分布和正态分布，抽样分布。第6章：单个平均数和多个平均数差数的置信区间。第 7章：假设检验，侧重于 t检验。随机性检验，Wilcoxon-Mann-Whitney检验。第 8章：成对样本的检验。置信区间、t检验、符号检验和 Wilcoxon符号秩次检验。第 9章：单个比例的检验。置信区间和卡方拟合优度检验。第 10章：分类数据的关系。条件概率，列联表。选修部分包括 Fisher精确检验、
McNemar检验和比值比。第 11章：方差分析。单向设计，多重比较步骤，单向区组方差分析，两向方
差分析。选修部分包括对比和多重比较。第 12章：相关与回归。相关和样本直线回归的描述与推断以及它们之间的关系。第 13章：推断方法归纳。本教材的后面附有统计表。这些临界值表特别容易使用，由于这些表格的编排
布局是连续一致的，所以使用方法基本是一样的。本教材后面的附录，为有兴趣的学生解决诸如 Wilcoxon-Mann-Whitney无效分布计算等深度观察问题时选用。
第四版中变动的内容
老版第 8章有关统计设计原则的部分材料，安排在新版的第 1章。老版第 8章的其他部分则分散到全书各章节，以期望学生能够深入领会包括数据收集问题、推断范围等统计学研究内容（许多内容如适当比例的作图等，不需要进行研究，直接应用即可。这些内容是统计学分析的核心部分，贯穿于全书）。
其他一些章节也重新进行了编排，变化情况如下。
·
单个比例的检验，从老版第 6章移到了新版第 9章；
·
平均数差数的置信区间，从老版第 7章移到了新版第 6章；
·
新版第
9章呈现的是单个样本分类变量观察值的推断程序；
·
第
11章提供了更深的两向方差分析和方差分析的多重比较步骤；
·
第
12章现在是先介绍相关，然后才是回归，而不是其他方式。
·
本教材 25%的习题是新的或是修正过的。和老版一样，多数习题都是基于生命科学各种有趣的重要研究课题得到的实际数据而设计的。在练习题中所选择的数据集都是在线提供。
003
·
用于符号检验、符号秩次检验和 Wilcoxon-Mann-Whitney检验的统计表都进行了重新编排。
教师补充读物
在线教师解决方案手册
本手册提供了所有练习的解决方案。务必注意，所有解题方法和标记与核心内容使用的是一致的。 Pearson教育在线 www.pearsonhighered.com/irc网站的目录上提供下载。
幻灯片（PowerPoint）
幻灯片提供了从教材中挑选出来的图形和表格，用于制作个性风格的 PowerPoint讲义报告。
学生补充读物
学生解决方案手册（ ISBN-13：978-0-321-69307-5；ISBN-10：0-321-69307-8）本手册提供了所选练习的全部解决方案。务必注意，所有解题方法和标记与核心内容使用的一致。
可供选择的技术补充读物和软件包
数据集
本教材思考题和练习应用的大数据集可从 Pearson统计资源和数据集网站 www.pearsonhighered.com/datasets中的 .csv文件下载。
StatCrunchTM电子文本（ISBN-13：978-0-321-73050-3；ISBN-10：0-321-73050-X）
这是一本交互式在线教材，内含功能强大的、基于网络的统计软件 StatCrunch。软件中植入的 StatCrunch键允许用户打开本教材所有数据集和表格。使用 StatCrunch软件，只要点击此键，立即就能得到统计分析的结果。
Minitab学生版（ ISBN-13：978-0-321-11313-9；ISBN-10:0-321-11313-6） Minitab学生版是 Minitab专业版的浓缩版本。它提供了所有统计方法和图形，还有高达 10,000数据点的工作表。软件的个人副本与文本捆绑在一起。
JMP学生版（ ISBN-13：978-0-321-67212-4；ISBN-10: 0-321-67212-7） JMP学生版是由 SAS软件研究所研制的一款使用方便的 JMP桌面统计发现软件精简版，与文本捆绑提供。
IBM公司的SPSS（ ISBN-13：978-0-321-67537-8；ISBN-10:0-321-67537-1）统计与数据管理软件包 SPSS，也是与文本捆绑提供。
004
StatCrunchTM
StatCrunchTM是基于网络的统计软件，它允许用户进行复杂的分析，分享数据集，并且能够生成有说服力的数据报告。用户能够上传数据到 StatCrunchTM，搜索 12,000个以上的数据集，几乎覆盖了任意的兴趣主题。交互式的图形输出有助于用户理解统计概念，产生具有这些数据可视效果的报告。增加的特性包括：
·
分析所有数值、图形方法，允许用户从任意数据集获得更深的见解；
·
产生有助于用户根据其数据生成多种有说服力可视效果的选项报告；
·
为用户提供通过网络形式能够快速构建并管理调查的在线调查工具。合格的使用者可以充分利用 StatCrunch。更多的信息，请访问 www.statcrunch. com网站，或直接联系 Pearson代理人。
Minitab、SPSS、JMP、StatCrunch、R、Excel和 TI绘图计算器还可以为不同的技术人员提供学习卡。
第四版致谢
《生物统计学》第四版保留了 Myra Samuels（迈拉 .塞缪尔斯）的写作风格和思想。在 Myra患癌不幸去世之前，她根据作为统计学教师和统计顾问的经验撰写了本教材第一版。没有她的观点和努力，就不可能有第一版的出版，更不用说第四版了。
许多研究工作者对本教材贡献了数据集，使本教材的内容更加丰富。多年来我们从与 David Moore, Dick Scheaffer, Murray Clayton, Alan Agresti, Don Bentley, 以及其他许多人的交谈中获益良多，在此一并表示感谢。
我们十分感谢 Chris Cumming和 Joanne Dill的语音指导和鼓励，十分感谢 Soma Roy的细致审阅和宝贵意见。我们还非常感谢第三版的使用者指出了各种错误。特别是 Robert Wolf和 Jeff May针对现行版的改进给了我们许多建议。最后，我们对这一版的评论者表达我们的谢意，他们是：
Marjorie E. Bond（蒙莫斯大学）；
James Grover（德克萨斯 -阿林顿大学）；
Leslie Hendrix（南卡罗来纳大学）；
Yi Huang（马里兰大学，巴尔的摩郡）；
Lawrence Kamin（博立顿大学）；
Tiantian Qin（珀杜大学）；
Dimitre Stefanov（艾克朗大学）。
特别感谢
用户评价
《生物统计学：第四版》带给我的，是一种“用数据说话”的科研态度。《生物统计学：第四版》在讲解统计学方法时，并没有回避其背后的数学原理，而是力求以一种清晰易懂的方式进行阐述。例如，在讲解中心极限定理时，书中会用生动的例子来解释为什么样本均值的分布会趋近于正态分布，即使原始数据的分布并不规则。这种对数学原理的深入挖掘，有助于读者建立更牢固的统计学基础，也更能理解不同统计方法的适用性和局限性。书中对区间估计的讲解，也让我印象深刻。它不仅介绍了置信区间的计算方法，更重要的是解释了置信区间所代表的含义，即我们对总体参数所在范围的信心程度。这种对不确定性的量化和表达，对于科学研究的严谨性至关重要。我常常会回头去翻阅前面章节的内容，来巩固对某些核心概念的理解。书中丰富的例题和习题，为我提供了反复练习的机会，也让我能够及时发现自己理解上的薄弱环节。我感觉自己不仅仅是在学习生物统计学，更是在学习如何用一种科学、严谨的方式来分析和解释生物学数据。
评分《生物统计学：第四版》的每一个字，都充满了对科学的敬畏和对读者的尊重。这本书对于统计学方法的介绍，堪称全面而深入。它不仅仅罗列了各种统计检验和模型，更重要的是解释了这些方法背后的思想和原理，以及它们在解决生物学问题中的具体应用。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，书中会首先解释它在降维和探索性数据分析中的作用，然后通过基因表达数据分析的例子，来展示如何利用PCA来识别影响生物学变异的主要因素。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更好地理解和运用这些统计工具。书中对数据可视化技术的介绍，也让我受益匪浅。它强调了可视化在数据探索、结果展示和模型诊断中的重要作用，并提供了一些常用的可视化方法和技巧。我感觉自己不仅仅是在学习生物统计学，更是在学习如何成为一名更优秀的生物信息学研究者。这本书让我看到了统计学在现代生物学研究中的核心地位，也让我对未来的学习和研究充满了期待。
评分初次拿到这本《生物统计学：第四版（国外生物专业经典教材）》，就对它厚重的分量和严谨的排版印象深刻。翻开第一页，映入眼帘的是清晰的目录和引言，仿佛一位经验丰富的导师在召唤，准备引领我进入一个充满数据与智慧的领域。生物统计学，这个听起来有些抽象的学科，在这本书的笔触下，逐渐变得生动而实在。它不仅仅是枯燥的公式和理论堆砌，更是一种认识和理解生命现象的强大工具。书中对各种统计方法的介绍，从最基础的描述性统计，到复杂的多变量分析，都力求深入浅出。作者团队似乎非常懂得学生在初次接触这类学科时可能遇到的困惑，因此在概念的解释上，往往会辅以大量的生物学实际案例。例如，在讲解假设检验时，书中并没有直接给出P值的定义和计算方法，而是先描绘了一个正在进行临床试验的场景，让读者切实体会到“有没有药物效果”这个问题的统计学意义，再逐步引出原假设、备择假设以及如何通过数据来判断。这种“情境驱动”的学习方式，极大地降低了理解门槛，也让我看到了生物统计学在解决实际生物学问题中的巨大潜力。我尤其喜欢书中对图表的使用，无论是直方图、箱线图，还是散点图，都制作得清晰美观，并且都配有详细的解读，帮助读者理解数据背后的故事，而不仅仅是记住图表的名称。每一章的结尾，都有一系列练习题，这些题目难度不一，有的旨在巩固基本概念，有的则需要综合运用所学知识，这为我提供了宝贵的实践机会，也让我能够及时检测自己的学习成效。我开始期待，随着学习的深入，我能够用统计学的语言来“读懂”生命，发现其中隐藏的规律。
评分这本书的出现，让我对“严谨”二字有了更深的理解。它不仅仅体现在对统计学原理的精准阐述上，更体现在对生物学研究过程中每一个环节的细致考量。《生物统计学：第四版》在数据分析之前，花了相当大的篇幅来强调实验设计的重要性。从随机化、对照组设置，到重复和平衡，每一个概念都解释得非常到位，并且都附带了具体的生物学实验例子。它告诉我们，一个好的实验设计是获得可靠统计结果的基础，而拙劣的设计往往会让后续的统计分析变得毫无意义。我特别喜欢书中关于“统计陷阱”的讨论，它列举了许多在实际研究中容易出现的错误，比如多重比较问题、幸存者偏差、选择性报告等，并详细分析了其可能带来的负面影响。这种“防患于未然”的指导，对于即将踏入科研领域的研究生来说，无疑是宝贵的财富。我感觉自己不仅仅是在学习生物统计学，更是在学习如何成为一名更优秀的科研工作者。书中对于各种统计检验的介绍，从t检验、方差分析，到卡方检验、秩和检验，都讲解得非常细致，而且都会明确指出每种检验的适用范围以及对数据分布的要求。这种严谨的态度，让我能够更加自信地去选择和应用适合的统计方法。
评分这本书带给我的，远不止是知识的增量，更是一种全新的视角。《生物统计学：第四版》的强大之处在于，它能够将生物学研究中看似零散的数据，整合成有意义的洞察。书中对于概率和统计分布的讲解，可以说是教科书级的。作者们循序渐进地介绍了正态分布、泊松分布、二项分布等核心概念，并详细解释了它们在不同生物学情境下的应用。比如，在讨论群体遗传学时，书中会用概率模型来解释等位基因频率的随机漂变；在描述疾病传播模型时，又会用到泊松分布来估算事件发生的概率。这些讲解都非常到位，而且书中对数学推导的解释也力求清晰，即使是对数学不甚擅长的我，也能在反复琢磨后有所领悟。另外，书中关于抽样方法和样本量设计的章节，对于任何一个严谨的科学研究来说，都是至关重要的。它教会我如何科学地选择研究对象，如何估算最合适的样本量以保证研究结果的可靠性，以及如何避免潜在的抽样偏差。这些内容，在我的本科阶段接触到的生物学教材中，往往是被一带而过，或者仅仅停留在概念层面。而这本书，则将其作为核心内容进行深入剖析，并结合实际研究中的案例，让读者深刻理解其重要性。我感觉自己不仅仅是在学习生物统计学，更是在学习如何进行科学研究。
评分在阅读《生物统计学：第四版》的过程中，我最深刻的感受就是它对“理解”的极致追求。作者们似乎非常清楚，生物统计学并非只是一门计算的学科，更是一门关于“证据”和“决策”的学科。书中对于统计推断的讲解，堪称典范。从假设检验的逻辑，到置信区间的概念，再到功效分析的意义，都进行了非常细致和系统的阐述。特别是在讲解P值时，书中没有简单地给出一个阈值，而是详细解释了P值所代表的概率含义，以及它可能被误读的陷阱。它强调，P值是检验原假设为真时，观测到当前或更极端结果的概率，而不是支持零假设的概率。这种严谨的解释，对于避免研究中的常见误区至关重要。此外，书中对不同类型数据的处理方法，也进行了详尽的介绍。无论是连续性变量、分类变量，还是计数数据，都有相应的统计方法和模型来处理。作者们在介绍每一种统计方法时，都会首先阐述其适用条件，然后给出具体的计算步骤（或软件应用指导），最后通过生物学案例来展示其应用效果。这种“三步走”的模式，让学习过程非常清晰和有条理。我常常会花很多时间去理解每一个统计方法的背后逻辑，以及它如何服务于生物学问题的解决。
评分《生物统计学：第四版》给我最大的惊喜，是它在概念的阐释上，始终紧扣着生物学研究的实际需求。这本书并没有把统计学当作一个独立的数学分支来讲解，而是始终将其置于生物学研究的语境之中。例如，在讲解生存分析时，书中并没有仅仅给出Kaplan-Meier曲线的绘制方法，而是首先探讨了癌症治疗、药物疗效评估等生物学研究中，为什么要关注“生存时间”，以及如何量化这种“生存概率”。它通过对大量医学研究案例的分析，让读者深刻理解生存分析在评估治疗效果、预测患者预后等方面的重要作用。书中对各种统计模型的选择和解释，也始终围绕着生物学问题展开。在讲解广义线性模型时，书中会根据不同的生物学响应变量（如二分类的疾病状态、计数型的微生物数量），来选择合适的模型（如逻辑回归、泊松回归），并详细解释模型的参数如何反映生物学效应。我尤其欣赏书中对模型诊断的介绍，它不仅教我们如何建立模型，更教我们如何评估模型的拟合优度，如何检测模型的假设是否满足，以及如何解读模型结果中的不确定性。这种注重“理解”和“应用”的学习方式，让我觉得每一点投入的学习时间都物有所值。
评分这本书就像一位经验丰富的向导，引领我穿越生物统计学的复杂森林。《生物统计学：第四版》在讲解统计学概念时，总是能够巧妙地融入生物学研究的实际场景。比如，在讲解置换检验时，书中并没有仅仅介绍其计算步骤，而是通过一个关于药物疗效的案例，来演示如何在不假设数据服从特定分布的情况下，依然能够进行有效的统计推断。这种“无分布假设”的统计方法，在处理生物学中常见的非正态分布数据时，尤为重要。书中对时间序列分析的介绍，也让我看到了统计学在分析生态学、流行病学等领域数据中的巨大潜力。它教会我如何识别数据中的趋势、季节性和随机波动，以及如何用模型来预测未来的变化。我尤其欣赏书中对模型选择和模型评估的强调。它告诫我们，找到一个“适合”的模型比找到一个“完美”的模型更为重要，并且要时刻警惕过拟合和欠度拟合的风险。通过这本书，我开始明白，统计学并非只是简单的数值计算，而是一种严谨的逻辑推理过程，一种基于数据的科学决策方式。
评分这本书的厚重感，不仅仅是纸张的物理厚度，更是其内容深度和广度的体现。《生物统计学：第四版》就像一本百科全书，它几乎涵盖了生物统计学研究中所有重要的领域。从基础的描述性统计到高级的多元统计分析，从经典的参数检验到现代的非参数检验，书中都有详尽的介绍。我特别喜欢书中关于“多重检验”的章节，它清晰地解释了在进行多次假设检验时，为什么需要进行校正，以及有哪些常用的校正方法（如Bonferroni校正、FDR校正）。这对于分析基因芯片、高通量测序等产生大量数据的生物学研究来说，是必不可少的内容。书中对协方差分析（ANCOVA）的讲解也让我受益匪浅。它教会我如何在控制了某个连续性协变量的影响后，再去比较不同处理组之间的差异，这在许多需要控制混杂因素的生物学实验中非常有用。书中对模型的构建和解释，始终以生物学问题为导向，让读者能够清晰地理解每一个统计量在生物学上的意义。每次读完一个章节，我都会感觉自己对生物学研究的理解又上升了一个层次，也对如何用数据来支持生物学研究有了更深刻的认识。
评分对于许多生物学专业的学生而言，统计学往往是令人头疼的科目，而《生物统计学：第四版》无疑是一股清流。它以一种非常人性化的方式，将复杂的统计理论与生物学的研究实践紧密结合。书中对于统计学原理的阐述，绝非是教科书式的硬背硬记，而是融入了大量的研究案例，这些案例覆盖了基因组学、生态学、医学、药学等多个领域，使得原本可能枯燥的统计概念变得鲜活起来。举个例子，在讲解回归分析时，书中并没有立刻抛出回归方程，而是先展示了一系列关于基因表达水平与环境因子之间关系的实验数据，然后引导读者思考如何量化这种关系，如何预测特定条件下基因的表达变化。这种“问题导向”的讲解模式，让我觉得自己在学习的不是一套孤立的数学工具，而是一种解决科学难题的思维方式。书中对统计软件的应用也有提及，虽然没有深入到每一步操作的细节，但对常用统计软件（如R、SPSS）在生物统计学研究中的作用和基本思路进行了介绍，这对于我们这些即将步入科研领域的研究生来说，是非常实用的指导。我特别欣赏书中关于“统计思维”的强调，它鼓励读者从数据的角度去审视生物学现象，理解实验设计的科学性，以及如何避免统计陷阱。这种思维方式的培养，远比掌握几个公式更加重要。读完一本章节，我总能感受到自己在这个领域的认知得到了极大的拓展，也对未来的学习和研究充满了信心。
评分实用的书。
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评分书的内容非常好，书也是正版的，就是到货的时候上下两个书角有褶皱，不知道是本来是这样还是送货的时候不小心弄得，还可以接受。
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