Julia是為了滿足高效能數值分析和計算科學的需要而設計的程式語言，如同樣被廣泛應用在數值分析和計算科學領域的Python及R一般，Julia入手難度低也對使用者友善，但在此同時Julia又具有C-like的速度，解決了Python及R執行速度不快的詬病。
Julia設計者的理念為設計一個開源軟體，它要像C語言一般快速而又要像Python般通用、像R般在統計分析上得心應手。於是Julia就這樣誕生了，同時具有C-like的速度以及Python般的高可讀性。Julia是一個相當新的語言，社群不大，中文的資源尤其稀缺，因此希望能透過此系列文推廣Julia，拋磚引玉，並且介紹統計的實務應用。
同時具有高可讀性又有高運算能力的程式語言聽起來很棒吧?Julia還能夠解決Two Languages Problem。
所謂的two languages problem指的是儘管Python及R很萬用，但其速度並不快，因此當程式設計師需要處理極其龐大、複雜的資料且講究運行速度時，需要使用一些更低階且執行速度更快的程式語言如: C/C++。因為這個原因，程式設計師往往需要花心力學會兩種語言，一個高階語言如Python和一個低階語言如C，並且在兩種語言的使用上不斷轉換。
序言
此篇系列文文章的組成大致上為
- 闡述一個重要的統計概念
- 利用Julia模擬或示範該統計概念
- 解釋Julia程式碼的意思
希望能夠透過這樣的方式讓讀者能學會重要的統計概念又能夠理解如何在Julia上實作，同時精進統計能力及程式撰寫能力。
此系列文的程式碼引用自兩位昆士蘭大學教授Yoni Nazarathy及Hayden Klok 所提供的Statistics With Julia。 原文PDF可以從https://statisticswithjulia.org/取得，而所有程式碼皆放在https://github.com/h-Klok/StatsWithJuliaBook。由衷感謝他們的貢獻。
然為避免抄襲之嫌，我援引他們放在Github上有MIT licence的程式(被授權人有權利使用、複製、修改、合併、出版發行、散布、再授權和/或販售軟體及軟體的副本，及授予被供應人同等權利)並且以自己的話闡述範例、講解程式而非單純翻譯Statistics With Julia的內容。
有興趣可以參考原文文章:https://www.juliansweb.com/julia-preface