●上篇 基本原理
●1 均值分析：基礎知識復習和線性模型導言
●1．1 導言
●1．2 抽樣分布
●輯本均值的抽樣分南傑差的抽樣分布 兩個方差之比的抽群分布 各種分布之間的關繫
●1．3 單總體均值推論
●用均值的抽樣分布進行推論 用線性模型推論 假設檢驗
●1．4 用獨立樣本推論雙均值
●用抽樣分布進行推論 用線性模型進行雙樣本均值的推論
●1．5 推論多個均值
●重新參數化模型
●1．6 小結
●1．7 習題
●2 簡單線性回歸分析：單自變量線性回歸
●2．1 導論
●2．2 線性回歸模型
●2．3 推論參數□和口
●估計參數□和□用抽樣分布推論□用線性模型推論□
●2．4 推論因變量
●2．5 相關和決定繫數
●部分目錄

《回歸分析(附光盤因變量統計模型)》旨在為用模型法對因變量做智能分析提供必須的工具。雖然本書的重點是介紹回歸分析，但對其他線性模型，如方差分析、協方差分析和二分應變量的分析，以及非線性回歸也有所涉獵。
在《回歸分析(附光盤因變量統計模型)》(作者魯道夫J.弗洛伊德、威廉姆J.威爾遜、平沙)上篇的三章中，首先復習了基本的統計方法，其目的在於為線性模型的應用，進而為以後的簡單線回歸方法的理論和方法的學習打下良好的基礎。這裡介紹的所有內容都包括了評價這些模型所必需的統計推論方法。
中篇由4、5、6三章組成。這三章不僅對回歸分析中經常遇到的許多實際問題進行了比較深八的討論，而且還對這些問題的補救辦法提出了一些建議。
下篇包括第7章之後的所由章節。主要介紹回歸模型的其他用法，這些用法包括多項式模型、自變量和因變量經過變換的模型、非線性模型和含有定類應變量的模型等。