《统计回归分析:回归方程引论》内容简介：统计回归分析的本体是回归方程理论，前者乃后者在统计层面上的推绎，回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的最佳逼近元的刻画与规定，《统计回归分析:回归方程引论》内容分两大部分，一部分是1～4章及附录A-C，另一部分是5-12章，其中，5-12章是主体，研讨了八大类回归方程，从统计观点而言，即八大类统计回归模型，分别为线性回归方程、Gauss•Markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方程、微分回归方程、逆回归方程，前4章及3个附录是对主体部分的理论支撑与辅助，内容包括：概率论、数理统计学、泛函分析、Fourier分析、矩阵代数、测度论及模拟实验SAS软件程序编制等。<br />《统计回归分析:回归方程引论》可作为学习统计回归分析及相关学科（如物理、生物、经济、金融与管理等）的高年级本科生和研究生教材，也可供教师及科研人员参考。