统计模型 : 理论和实践

本书是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用。还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。此外，本书附有大量的练习，并且其中多数练习题在书后都有答案，便于读者学习、巩固和提高。

本书适合作为统计专业高年级本科生和低年级研究生线性模型课程的教材，同时也适合作为相关领域研究人员的参考书。

David A. Freedman（1938-2008）

加州大学伯克利分校的统计学教授。他是杰出的数理统计学家，其研究范围包括鞅不等式分析、Markov过程、抽样、自助法等。他是美国科学院院士。在2003年，他获得了美国科学院授予的 John J.Carty 科学进步奖，以表彰他对统计理论和实践做出的贡献。