## 0.1 本书为什么存在？ 2018 年，我开始在斯坦福大学教授统计学本科课程（psych 10/stats 60）。我以前从未教过统计学，这是一个振作起来的机会。我对心理学的本科统计教育越来越不满意，我想把一些新的想法和方法带到课堂上。特别是，我希望采用 21 世纪实际统计实践中越来越多使用的方法。正如 Brad Efron 和 Trevor Hastie 在他们的《计算机时代统计推断：算法、证据和数据科学》一书中所阐述的那样，这些方法利用了当今日益增强的计算能力，以远远超出标准方法的方式解决统计问题。E 通常在心理学本科生的统计学课程中教授。 在我教这门课的第一年，我用安迪·菲尔德的令人惊叹的图形小说《统计学的冒险》作为教科书。这本书有许多我真正喜欢的东西——特别是，我喜欢它围绕模型的构建构建构建统计实践的框架，并以足够的谨慎对待无效假设测试（在我看来，尽管没有足够的轻蔑）。不幸的是，我的大多数学生都讨厌这本书，主要是因为它涉及到大量的故事，以获得统计知识。我还发现它是想要的，因为有很多主题（特别是那些来自人工智能领域，被称为机器学习（htg0）的主题），我想包括但没有在他的书中讨论。我最终感觉到学生们最好能得到一本跟我讲课很近的书，所以我开始把我的讲课写进一套计算笔记本，最终成为这本书。这本书的提纲大致遵循菲尔德书的提纲，因为讲课最初大部分是基于这本书的流程，但内容却大不相同（而且也不那么有趣和聪明）。