简介
本书系统介绍线性模型统计分析的一些新进展，主要内容包括：简单和多元回归模型分析，非线性模型分析、方差分析、混合线性模型分析等。
本书可供大学数理统计相关专业的研究生和教师阅读，也可供统计学、数量遗传学、农学等方面的科技人员阅读和参考。
目录
第一章 概率论和统计学的基本原理
1?1 概率
1?2 随机变量
1?3 概率分布
1?4 统计估计量
1?5 假设检验
第二章 矩阵运算的原理和方法
2?1 矩阵的简单运算
2?2 线性独立性和矩阵的秩
2?3 矩阵求逆和广义逆矩阵
2?4 随机向量和随机矩阵
2?5 二次型的分布
第三章 简单线性回归模型
3?1 回归模型
3?2 回归方程的估计
3?3 回归参数
1?1 概率
1?2 随机变量
1?3 概率分布
1?4 统计估计量
1?5 假设检验
第二章 矩阵运算的原理和方法
2?1 矩阵的简单运算
2?2 线性独立性和矩阵的秩
2?3 矩阵求逆和广义逆矩阵
2?4 随机向量和随机矩阵
2?5 二次型的分布
第三章 简单线性回归模型
3?1 回归模型
3?2 回归方程的估计
3?3 回归参数
线性模型分析原理
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