建議數學系學生可以把第一章看過去。這裡所講的線性代數與我們傳統所學的線性代數重點有些差異，不同於一般教程著重於結構性的問題，這裡重視的是解釋性的問題：譬如 eigenvalue 跟eigenvector 到底它的實際意思是什麼？譬如很多社會科學會用許多的指標數據。一般數學系對這方面的訓練是比較少的。譬如說在處理數據所用的統計模型是線性的話，數據的複雜度可由大到小，就可以對應到線代中比較小的空間用比較小的基底等等，便有一些辦法做檢定。
建議有興趣念統計的同學可以唸本書第一章，裡面快速交待了統計中會常用到的線性代數和重要概念。本書第一章快速的整理了以前所學的線性代數，並讓你知道它在統計中會扮演什麼樣的角色。[陳宏老師]