《线性统计模型》是1999年高等教育出版社出版的图书，作者是王松桂。本书主要讲授了线性回归模型和方差分析模型。

内容包括正态分布、最小二乘估计、岭估计、主成分估计、回归诊断、假设检验与预测、回归方程的选择和方差分析，并对几种具有较复杂误差结构的线性回归模型作了概括介绍。

中文名

线性统计模型

作者

王松桂

类别

中图分类 : O212.1 中国科学院图书馆图书 : 51.72 

出版社

高等教育出版社

页数

235

开本

16

出版时间

1999年

装帧

平装

ISBN

7-04-007605-5 

内容简介

《线性统计模型》是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材，书中前六章选配了适量的习题，附录中对书中用到的矩阵论的重要事实给出了详细证明。《线性统计模型》可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理等专业有关学科的本科生或研究生教科书。

简称线性模型，是数理统计学中研究变量之间关系的一种模型，其中未知参数仅以线性形式出现。主要包括线性回归分析、方差分析和协方差分析。

目录

第一章引论

§1．1　线性回归模型

§1．2方差分析模型

§1．3　应用概述

习题

第二章　随机向量

§2．1　均值向量与协方差阵

§2．2　随机向量的二次型

§2．3　正态随机向量

§2．4　r2分布

习题二

第三章　回归参数的估计

§3．1　最小二乘估计

§3．2　最小二乘估计的性质

§3．3　约束最小二乘估计

§3．4　回归诊断

§3．5　BOX-Cox变换

§3．6　广义最小二乘估计

§3．7　复共线性

§3．8　岭估计

§3．9　主成分估计

习题三

第四章　假设检验与预测

§4．1　一般线性假设

§4．2　回归方程的显著性检验

§4．3　回归系数的显著性检验

§4．4　异常点检验

§4．5　因变量的预测

习题四

第五章回归方程的选择

§5．1　评价回归方程的标准

§5．2　计算所有可能的回归

§5．3　计算最优子集回归

§5．4　逐步回归

习题五

第六章　方差分析模型

§6．1单因素方差分析

§6．2　两因素方差分析

§6．3　正交试验设计与方差分析

习题六

第七章　其它线性回归模型

§7．1　引言

§7．2　具有异方差误差的线性回归模型

§7．3　具有自回归误差的线性回归模型

§7．4　具有一阶自回归误差的线性回归模型

§7．5　对一阶自回归误差的假设检验

§7．6　半相依线性回归模型

附录1　关于矩阵的若干基础知识

附录2　本书部分例题常用统计软件包计算机输出结果

附录3　Durbin-Watson统计量的上、下界值表

参考文献