【内容简介】
    本书本以经典的最小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和要方法。全书共分为九章。第一章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程；二、三章详细地介绍了线性回归模型；第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题；第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型；第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计；第八章简单介绍了非线性回归模型；本书的最后一章简明介绍了sAs统计软件在回归分析中的应用。本书可以作为统计学、数学以及经济学等业的教材，学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备积分和线性代数知识。
【本书目录】
第一章 回归分析的一般介绍
第二章 一元线性回归分析
第三章 多元线性回归分析
第四章 回归诊断
第五章 多项式回归
第六章 含定性变量的数量化方法
第七章 多元线性回归模型的有偏估计