以下是一些关于统计建模的经典书籍，希望你会喜欢：1. 《统计学》（第八版）：作者Frederick J. Gravetter和Larry B. Wallnau。这本书是学习统计学的畅销书之一，它介绍了各种基本的统计概念和技术，包括假设检验、方差分析、相关分析和回归分析等。此外还有丰富的实例和练习题帮助读者加深对知识点的理解和应用。2.《基于R语言的统计学》：本书由David C. fields和Jacqueline A Steyer-Taylor主编。是一本非常实用的指南，主要介绍如何使用R语言进行统计分析。除此之外还涵盖了概率论、数据可视化以及实验设计等方面的内容。无论你是初学者还是有一定经验的用户都能从这本书中受益匪浅。 3.《Python中的统计学》：这本书将教你如何使用Python编程语言执行各种重要的统计分析任务。你将学习到如何生成随机变量、估计参数和解构分布等等方面的知识除了基础的理论之外，《Python中的统计学》还会带你完成真实的数据科学项目来巩固所学的技能。《Python中的统计学》适合那些想要提升自己数据分析水平的读者阅读参考。4.《机器学习与统计推断》：这本书是由CRC Press出版的一本教材，旨在为研究生和高年级本科生提供一本全面的机器学习和统计推断教程。《机器学习与统计推断》首先详细地介绍了概率论和线性代数的基础知识；接着探讨了一些核心的统计算法如最小二乘估计器、岭回归、Lasso回归以及多种类型的决策树模型。《机器学习与统计推断》也涉及到了许多高级的主题如支持向量机、主成分分析、独立成分分析以及贝叶斯和非参数推断技术。《机器学习与统计推断》最后一部分则讲解了许多现代技术在生物信息学（如在基因组序列比对和聚类）及化学信息学（如在化合物分类和三维结构预测）中的应用和实践。同时作为一部兼顾理论和实践方法的著作《机器学习与统计推断》也是自然和社会科学家在进行数据处理和分析时的首选工具手册之一。无论是从事机器学习研究和应用的专家还是初次涉足这个领域的爱好者都可以从中获益良多。