受 统计之都 推荐文章“如何学习统计学，或我的学习之路——初学者写给初学者”（胡江堂，2008-11-20）启发，“……在统计学习方面，你可以一开始就把自己的努力建立在一个较高的水平上：读安德森或林德。”，踏上经典阅读之路。
本读书笔记选编自：《商务与经济统计学》（原书第12版），David R.Anderson等，辛辛那提大学，机械业出版社。
第一章 数据与统计资料
1.1 开宗明义
关于本书：概念性介绍统计学及其各种应用方面的知识。
关于统计学：研究不确定性现象数量规律的方法论科学。收集、分析、表述和解释数据的科学与艺术。
关于商务统计学：统计学在商务和经济中的应用，即在商务和经济活动中，帮助管理者理解变化，做出科学正确的决策。举例：会计、财务、市场营销、生产（质量管理）、经济、信息系统等。
1.2~1.3 数据与数据来源
数据集：个体（数据实体）、变量（特征描述）、观测值（测量值）
四种测量尺度：决定了数据中的信息量，包括：1）名义尺度（可标记类别）、2）顺序尺度（可区分等级）、3）间隔尺度（可数值排序）、4）比率尺度（存在有意义的数值比），是初级到高级的“层级递进”。
分类型和数值型数据：为了统计分析的目的，对数据的进一步划分为分类型数据和数值型数据。分类型数据用上述1）2）度量，数值型数据用上述3）4）度量。注意，当数据是数值型时，算术运算才有意义，同时有更多的统计分析方法可供选择。
1.4 描述统计
描述统计：将数据以表格、图形、数值形式汇总的统计方法。如表格汇总、图形汇总（条形图、直方图）、平均数、中位数等。
1.5~1.6 统计推断、计算机与统计数据
基本概念：总体、样本、普查、抽样调查
统计推断：利用样本数据对总体特征进行估算和假设检验。例如，计算抽样数据的平均値，推断所有灯泡的平均使用寿命。
大量数据处理，需要使用计算机进行分析。
1.7 数据挖掘
数据挖掘：研究从大数据中开发有用的决策信息的方法。例如，电商的关联产品推荐等。常用的数据挖掘方法有：多元回归、逻辑回归、人工智能、机器学习等。
1.8 统计实践的道德准则
统计研究中的不道德行为：不正确的抽样，不恰当的数据分析，误导性的图表绘制，不恰当低使用统计摘要，统计结果片面解释
要保持公平、谨慎、客观、中立的态度。同时也应注意到他人在统计过程中的不道德行为的可能性。
1.9 本章小结
第二章 描述统计学一：表格法和图形法
2.1 汇总分类变量数据
频数分布：一种数据的表格汇总，表示在几个互不重叠组别中的每一组项目的个数（即频数）。如对一份饮料购买样本数据做频数汇总，出现的频数越高表明其越受欢迎。
相对频数分布：组的相对频数=组的频数/n，总和为1；其分布即数据的表格汇总。
百分比频数分布：百分比频数=相对频数x100，总和为100；其分布即数据的表格汇总。
条形图、饼形图（略）：建议吧频数较小的组合合并为“其他”。
2.2 汇总 数量型数据
频数分布的定义适用于数量型数据。确定其频数分布组时，有三个必要步骤：1）确定互不重叠的组数；2）确定的宽度；3）确定组限。
实际操作：1）确定组数：一般5~20组。2）确定组宽：近似组宽=（数据最大值-数据最小值）/组数；3）确定组限：必须使每一个数据值只属于一组。4）组中值：上下限的中间值
2018.06.09 to be continued
