本书分为三部分：第1部分简单线性回归，内容涉及单个预测变量的线性回归、利用回归和相关分析做推断、诊断和修正测度、回归分析的联合推断和其他论题以及简单线性回归分析的矩阵法等内容；第2部分多重线性回归、内容涉及多重回归Ⅰ，多重回归Ⅱ，定量和定性预测变量的回归模型、构建回归模型Ⅰ、构建回归模型Ⅱ、构建回归模型Ⅲ、时序数据中的自相关等内容；第3部分非线性回归，内容涉及非线性回归的引入和神经网络、Logistic回归、泊松回归和广义线性模型等内容。本书篇幅适中，例子涉及各个应用领域，在介绍统计思想方面比较突出，数据丰富。　　本书适用于高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为教材使用。