线性统计模型

第一章 模型概论
主要内容：线性回归模型，方差分析模型，协方差分析模型，混合效应模型
第二章 矩阵论的预备知识
主要内容：线性空间、广义逆矩阵，幂等方阵、特征值的极值性质与不等式，偏序、kronecker乘积与向量化运算，矩阵微商
第三章 多元正态分布
主要内容：均值向量与协方差、随机向量的二次型，正态随机向量、正态变量的二次型，正态变量的二次型与线性型的独立性
第四章 参数估计
主要内容：最小二乘估计、约束最小二乘估计，广义最小二乘估计、最小二乘估计统一理论，最小二乘估计的稳健性、两步估计，协方差改进法、多元线性模型
第五章 假设检验及其他
主要内容：线性假设检验， 置信椭球和同时置信区间， 预测、最优设计
第六章 线性回归模型
主要内容：最小二乘估计、约束最小二乘估计，广义最小二乘估计、最小二乘估计统一理论，最小二乘估计的稳健性、两步估计，协方差改进法、多元线性模型
第七章 方差分析模型
主要内容：单向分类模型，两向分类模型，套分类模型，误差方差齐性及正态性检验