内容简介
《近代线性回归分析方法》主要介绍几类常见线性回归模型的估计方法：最小二乘估计、泛最小二乘估计、刀切估计、极大似然估计、经验似然方法、稳健估计。在简要介绍这些回归模型估计方法的古老经典结果之后，有选择地介绍了线性回归模型中相关方法研究的*成果(提出了泛最小二乘估计、刀切广义岭估计、t型估计等方法，给出并研究了误差为泛函系数自回归(FCA)时间序列的线性回归模型，用经验似然方法研究了变量含误差(EV)、NA误差的线性回归模型及缺失数据的线性回归模型，等等)，探索线性回归模型研究新的发展方向和科学规律。
《近代线性回归分析方法》适合高等院校统计学专业的高年级大学生、研究生、教师及相关科研工作者阅读参考。