原著名：Applied Linear Regression（Second Edition）  

原著作者：[美]S.Weisberg

主译人员：王静龙   

校译人员：柴根象   

书评：统计学是一门应用性很强的科学，它既是一门科学，又是一门艺术。读了韦斯伯格的《应用线性回归》一书，会使人对统计学的这些特征有更深刻的理解。回归分析，作为统计学的一个重要分支，在自然和社会的各个领域之中都有广泛的应用。注意应用以及应用的艺术正是韦斯伯格的《应用线性回归》一书的最显著的特色。虽然线性回归理论与方法给出了分析各种领域变量关系的基本框架，但是要把这些理论与方法成功地应用于实际问题的分析，还需要相当的分析艺术与技巧。因此，该书在系统阐述线性回归分析的理论与方法时，并不是把重点放在有关数学公式的推导上，而是注重于通过实例来剖析这些理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。该书收集有大量的实例，这些实例取材广泛，内容丰富，作者逐一对这些分别来自生物、医学、工业、农业、经济以及物理和自然等领域的实际问题运用线性回归模型进行了详尽、生动的分析。在这些分析中，作者从每一问题的实际背景出发，通过恰当的变量变换和尺度选择等技巧，使每个实例的分析结论都十分贴切，充分显示出了作者高超的统计应用艺术。《应用线性回归》一书共12章，不仅系统地阐述了线性回归分析的经典内容，而且还介绍了近二十年来线性回归分析领域的许多新思想和新发展。全书从简单线性回归模型和普通最小二乘法开始，逐步扩展到多元线性回归模型和广义加权最小二乘法。进而又阐述了线性回归诊断以及相关的各种问题，如异常值、异方差性、多重共线性、模型的非线性、随机误差的正态性假设、虚拟变量和不完全数据等等。并对回归预测中的内插法和外推法进行了专门的讨论。最后，还介绍了非最小二乘估计中的稳健估计如M-估计和有偏估计如岭回归估计，以及线性回归的一些推广如逻辑斯谛回归等等。全书内容相当丰富，但结构却很简洁，书中正文部分着力于回归理论与方法的思想背景及其应用的阐述，并没有繁琐的数学公式推导，而是将一些重要的数学推导放在书末附录之中，从而使全书着重应用的主题十分突出，统计应用的艺术也得以充分展现。韦斯伯格的《应用线性回归》是美国的一本优秀的统计教科书，适合我国高等院校统计专业本科生作为教材或教学参考书学习使用，也适合我国医学、农学、生物、工学以及经济管理等各专业的本科生作为教学参考书阅读使用。此外，该书还特别值得我国大中专院校统计专业的教师一读，相信会对每位教师有许多启迪。实际上，阅读韦斯伯格的《应用线性回归》一书，不仅可以学到系统的线性回归分析理论和方法，而且还可以学到不少统计应用的艺术技巧。对于真正想掌握现代线性回归分析技术的人来说，细心地阅读该书，既是一个学习的求知过程，也是一个欣赏统计应用艺术的享受过程。（山西财经大学统计系雷钦礼）