线性回归相关图书会按更新时间、出版时间和评分持续整理，适合从主题维度系统浏览。
线性统计模型
王松桂
评分 7.3分
《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，《线性统计模型》主要讲授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,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。
线性模型参数的估计理论
陈希孺
评分 暂无
《线性模型参数的估计理论》为作者近几年在数理统计线性模型参数估计理论方面所做的研究工作的总结。全书共分四章。第一章是预备知识，第二章讨论线性模型回归系数的最小二乘估计及一般线性估计的相合性问题，第三章介绍误差方差估计的大样本性质，第四章讨论小样本理论，即回归系数的线性估计与误差方差的二次型估计的容许性问题。 《线性模型参数的估计理论》读者对象为高等院校数学系高年级大学生、研究生、教师和数理统计科学
