第一章 一般线性模型，矩阵的广义逆 1
1.引言与模型 1
2.一般线性模型 3
3.随机向量二次型的均值与方差 6
4.矩阵(线性变换)的广义逆 16
习题一 28
第二章 线性回归模型(一)：参数估计 35
1.线性回归模型 35
2.β的最小二乘估计 37
3.可估参数函数与 Gauss-Markov 定理 41
4.σ2的估计,许定理 43
5.设计矩阵的正交结构 52
6.引入新的回归因子 55
7.β的加权最小二乘估计 59
8.带有线性约束的参数估计 67
9.有效估计 76
10.估计量的可容许性 84
11.贝叶斯(Bayes)估计 92
12.完全充分统计量及其与 UMVUE 的关系 100
习题二 114
第三章 线性回归模型(二)：假设检验与区间估计 125
1.线性假设的 F 检验 125
2.相关性检验 137
3.拟合优度检验 142
4.带有初始约束条件的假设检验 145
5.置信区间(区域) 147
6.响应变量的预报区间 153
7.关于 σ2的检验 157
习题三 160
第四章 方差分析与协方差分析模型 166
1.单因素试验中的方差分析模型——一种方式分组模型 166
2.双因素试验中的方差分析模型——两种方式分组模型 174
3.没有重复试验的两种方式分组模型 186
4.等重复的多种方式分组模型 189
5.分层设计模型 194
6.丢失观测值时的方差分析 197
7.协方差分析模型 203
习题四 211
第五章 方差分量模型 219
1.模型与问题 219
2.方差分量的估计(一)：极大似然估计(MLE) 221
3.方差分量的估计(二)：最小二乘估计(LSE) 227
4.方差分量的估计(三)：无偏不变最小模二次估计(MINQE(U，I)) 232
5.方差分量的 MINQE(U，NND) 256
习题五 262
参考书目 267