豆瓣内容简介：

本书系统地介绍了线性回归分析的理论和方法．内容包括线性回归模型参数的最小二乘估计与假设检验、基本假定的检验、直线与多项式回归、方差分析与协方差分析模型、回归变量的筛选以及相应的计算方法．本书取材新颖，内容丰富，深入浅出，每章给出许多例题和习题，书末附有习题答案，可作为大学教科书或教学参考书．

豆瓣作者简介：

George Arthur Frederick Seber 在统计的许多领域以及捕获-重捕获建模方面做出了重大贡献。Seber 1938 年出生于澳大利亚，父母是新西兰人，后来搬回新西兰，在那里他完成了几乎所有的学业。从奥克兰大学获得学士和硕士学位后，Seber 继续攻读博士学位。在曼彻斯特获得英联邦奖学金。第一年，他由约翰·达罗克 (John Darroch) 指导，大卫·西尔维 (David Silvey) 接手该学位最后 18 个月的指导。塞伯的博士学位。该论文非常富有成效，在 Biometrika 上发表了三篇论文，在《数学统计年鉴》上发表了两篇论文，在《皇家统计学会杂志 B》上发表了一篇论文。涵盖的主题广泛地将线性模型理论的基础工作与捕获-再捕获问题混合在一起。他对多样本单重捕获问题的解决方案预示了 Seber 于 1965 年与 George Jolly 的工作同时发表的开放种群问题的通用解决方案。

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