《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。

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载

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本书中讨论了用于拟合一个响应变量

本书中讨论了用于拟合一个响应变量

本书旨在为用模型法对因变量做智能分析提供必须的工具。虽然本书的重点是介绍回归分析，但对其他线性模型，如方差分析、协方差分析和二分应变量的分析，及非线性回归也有所涉猎。 在上篇的三章中，首先复习了基本的统计方法，其目的在于为线性模型的应用，进而为以后的简单线性和多元回归方法的理论和方法的学习打下良好的基础。 中篇由4、5、6三章组成。这三章不仅对回归分析中经常遇到的许多实际问题进行了比较深入的讨论， 而且还对这些问题的补救办法提出了一些建议。 下篇包括第7章之后的所由章节。主要介绍回归模型的其他用法，这些用法包括多项式模型，自变量和因变量经过变换的模型、非线性模型和含有定类应变量的模型等。

本书概述了回归分析的概念、分类、简单直线、曲线回归分析和多重线性回归分析、复杂固定模式和非固定模式曲线回归分析、单水平和多水平多重曲线回归分析。每种回归分析方法都介绍了分析目的、数据结构（问题与数据）、切入点（分析与解答）、统计模型（计算原理）、分析步骤（含SAS实现）。在固定模式单水平非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二项型和三项型指数曲线模型，Logistic、Gompertz和Richards生长曲线模型，BleasdaleNelder、Halliday和FarazdaghiHarris产量密度曲线模型；在非固定模式单和多水平多重非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二值结果变量定性资料单、多水平Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值有序结果变量定性资料单、多水平累积Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值名义结果变量定性资料单、多水平扩展Logistic回归模型，计数资料单、多水平Poisson和负二项回归模型。在上述各情况下，还给出了同类问题的比较研究和SAS智能化实现及结果解释。注：与本书配套的SASPAL软件放在华信教育资源网www.hxedu.com.cn上，请按其内的“安装和使用说明”操作。

《非线性泛函分析》主要论述了非线性算子的一般性质；讨论了常用的凹算子和凸算子的正解及多解问题；阐述了非线性问题中的变分方法等内容。

本书以较小的篇幅介绍了线性泛函分析的基本内容：赋范空间和Banach空间，内积空间和Hilbert空间，线性算子，紧算子及其在积分方程和微分方程中的应用。本书内容深入浅出、通俗易懂，重要的概念和定理均有背景介绍，并配有简单例子加以解释；排版层次分明、结构清晰；书的末尾配有习题解答。 本书适合大学高年级学生以及研究生自学或作为教材使用。