复杂数据统计方法

本书自面世以来，得到了广大读者的支持和鼓励。目前的第三版在第二版的基础上做了相当大的增补，并且重新安排了章节，主要增加了贝叶斯网络、 定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等，总共增加将近1/3的篇幅.

本书没有按照数学模型的分类来编排，选择的数据也不像标准教科书中的例子那样“规范”，但这正是对真实数据和现实世界的反映。本书试图让读者理解世界是复杂的，数据形式是多种多样的，必须有超越书本、超越自我的智慧和勇气。

本书的读者对象包括数学、应用数学、统计、精算、经济、旅游、环境等专业的本科生以及数学、应用数学、统计、计量经济学、生物医学、应用统计、经济学等专业的硕士和博士生。

吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、美国北卡罗来纳大学、南开大学、中国人民大学、北京大学等多所著名学府执教。