深入进去，再出来

这是一本200+页薄书，但是介绍的内容却很多，很多书上一句话的东西，可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书，遇到不懂的就去查。

顾名思义，该书介绍的复杂数据统计方法，作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。

作者先从一个例子开始，公路一氧化碳数据，先用普通最小二乘，然后用逐步回归，一步一步的介绍自己的研究思路，我觉得这是非常难得的，很少有作者在书中介绍自己的思路的，仿佛结果是“显然的”。

做完回归后，作者发现虽然残差的Shapiro-wilk检验不能拒绝残差来自正态总体，但是从QQ图上看，残差很难说是正态的。(不知道什么是Shapiro-wilk检验，QQ图的赶紧查其他书了)。

通过研究变量关系发现，CO和traffic可以认为有线性关系，CO和Hour有类似sin曲线的关系，CO和Wind关系更加复杂。

然后作者联想到可以通过谐波分析，用有穷Fourier级数来代表时间序列
并且把traffic 和 wind的二次和三次项都包含到模型中（这当然是一个偏大的模型）。通过一步步的分析，最终得到一个“合适”的模型。

后面都是介绍当某些假设不满足时（我刚看，还没看完呢），我们可以用某某方法来解决，也是一步一步的，发现问题，给出方法。我自己觉得，对我自己来说，知道什么时候用什么方法，我就觉得可以了，如果不满足，可以找找资料，看为什么这些方法是对的，更进一步，问问自己，这些方法是如何想到的，弄清楚后，会成大牛吧？