关于统计模型学习的几个问题：

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1.暑假去北大上了人大吴喜之老师的多元回归的课，他说统计要和实际问题结合才有意义。他们都推荐英文的经典教材。我担心我微积分不好(两学期加起来只有75多分)，而且线性代数也挂过，会影响对统计思想的理解；

2.吴老师说学统计一定要学习R语言，但是我只有以前学过VF的SQL的基础以及自学的Mysql的基础，不知道以这种基础学R语言以什么教材为好？

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关键词：统计模型 学习的 计模型 MySQL 线性代数 定量分析 经典 微积分 英文 模型

看在线互动教程、打代码，了解R的最基本的东西，大概能做哪些事情（比如计算一些线性回归），自己根据这些教程去做各种变化，做许多实验，探索一下这个语言的基本语法和构造。
看一些入门书籍，比如 Introductory Time Series with R等等，给你展示怎样用R来比较完整地解决一个问题。可以根据你的领域选择类似的书籍。
开始用R解决一些统计、计量相关的计算性问题，比如用自己的数据跑一些模型，探索这些数据里面可能有趣的东西。
在数据较为复杂一些的项目中使用R，发现数据操作能力太弱，开始接触更深层的R概念，比如可以看 Data Manipulation With R (Phil Spector)，形成更加系统的概念，逐渐掌握操作复杂一些的数据和对象的能力。
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逐渐开始做更为复杂的项目，形成一整套数据处理、建模的技术和技巧，形成较为系统、完整的认识和知识结构，有较强的社区检索能力，遇到问题能够自行解决或者通过社区解决。
阅读进阶的书籍，例如 Hadley 的 Advanced R Programming，对R的底层和开发有了更加深刻和全面的认识，形成了使用R的基本直觉。
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