本书聚焦于对线性模型，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。自助法是为了估计偏倚和计算标准误差而发展的方法。对于统计推断的原理特别予以了专注。此外，还包括了关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。为了学会方法，还有包含计算机样例程序的计算机实验。该书有大量的练习，其中多数都有答案。

本书是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。本书还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外,本书附有大量的练习，并且其中多数练习题在书后都有答案，便于读者学习、巩固和提高。

本书适合作为统计专业高年级本科生和低年级研究生线性模型课程的教材，同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。

译者序

引言

第2版序

前言

第1章 观测研究和实验

 1.1 引言

 1.2 HIP试验

 1.3 关于霍乱的研究

 1.4 Yule关于贫困原因的研究

 1.5 札记

第2章 回归线

 2.1 引言

 2.2 回归线

 2.3 胡克定律

 2.4 复杂性

 2.5 比较简单回归和多元回归

 2.6 札记

第3章 矩阵代数

 3.1 引言

 3.2 行列式及逆

 3.3 随机向量

 3.4 正定矩阵

 3.5 正态分布

 3.6 关于矩阵代数的书

第4章 多元回归

 4.1 引言

 4.2 标准误差

 4.3 多元回归中被解释的方差

 4.4 如果假定不满足，OLS将会如何

 4.5 供讨论的问题

 4.6 札记

第5章 多元回归：特别主题

 5.1 引言

 5.2 OLS是BLUE

 5.3 广义最小二乘

 5.4 GLS的例子

 5.5 如果假定不满足,GLS将会如何

 5.6 正态理论

 5.7 F检验

 5.8 数据窥视

 5.9 供讨论的问题

 5.10 札记

第6章 路径模型

 6.1 分层

 6.2 再看胡克定律

 6.3 麦卡锡时代的政治回归

 6.4 用回归对因果关系做推断

 6.5 路径图的响应方案

 6.6 哑变量

 6.7 供讨论的问题

 6.8 札记

第7章 最大似然

 7.1 引言

 7.2 probit模型

 7.3 logit模型

 7.4 天主教学校的效应

 7.5 供讨论的问题

 7.6 札记

第8章 自助法

 8.1 引言

 8.2 为能源需求模型做自助法

 8.3 札记

第9章 联立方程

第10章 统计建模中的问题

参考文献

部分练习答案

计算机实验

附录MATLAB代码样本

参考论文