初步書評：了解回歸分析《理解回歸分析——一種條件分佈方法》一書總共 490 頁的前十頁不會讓您大吃一驚。 然而，閱讀你已經理解的東西總是好的，因為它會讓你覺得自己很聰明。
這本書列出了一些術語，並用了（太多）很多的文字來說明你通過測量觀察到的東西並不能準確地表示什麼是什麼。
示例（取自本書，但大大縮短）：
測量圓的周長 (Y) 為 Y = π*x^2。 如果測量的圓在數學上是完美的，則該模型僅是準確的或確定性的。 由於從來沒有這種情況，模型是錯誤的，因為測量的圓自然是有缺陷的，測量系統是不確定的。
突出顯示：“數據以生成數據的過程為目標。”
如果您使用卡尺測量圓的直徑，您生成的數據將針對測量系統（卡尺）的過程而不是被測量。
簡而言之：您的數據代表了您測量的準確程度，而不是對被測量的實際估計。
該書指出 Y = f(x) 必須更正，因為它忽略了 Y 或 x 可能跟隨的任何總體。 本書改用 Y | X = x ~ p(y|x)，其中 p 表示 y 和 x 的分佈。 這就是“條件分配法”的總體思路。
我很想閱讀更多內容，敬請期待。
預測建模和機器學習
