图书介绍：本书第四章-第九章是本书的主体，讲述各种类型的回归方程，包括线性回归方程、拟线性回归方程、约束线性回归方程、非参数回归方程、半参数回归方程、函数系数回归方程（参数变量函数系数线性回归方程，参数变量函数系数半参数回归方程，回归变量函数系数线性回归方程，回归变量函数系数半参数回归方程）、随机过程回归方程（随机过程线性回归方程，Gauss--Markov线性回归方程，随机过程非参数回归方程）、逆回归方程（线性逆回归方程，线性逆回归方程组）以及随机向量密度函数（有文献已经指出，此问题可以化为回归方程的模式来解决）,其中有不少为首倡第一章概率理论及附录B测度论，为统计回归分析理论的概率统计基础；第二章Hilbert空间、第三章泛函逼近论，是统计回归分析理论的泛函分析基础，其中相当部分的内容是专为统计回归分析理论而发展、补充的，包括推广Luzin定理；附录A矩阵代数，乃统计回归分析理论的不可或缺之工具；本书对大部分回归方程的求解结论，皆已作出模拟实验以资佐证，所用软件为SAS，附录C列出其中若干自编程序。书中有相当部分简单的或易于模仿的定理证明，着意留给读者完成之，以此权作习题。