马立平编著的这本《回归分析》主要介绍回归分 析的基本原理、基本方法及其在经济领域中的应用， 具体内容包括回归分析概述、变量间的相关关系分析 、一元线性回归分析、多元线性回归分析、方差齐性 诊断与模型的加权最小二乘估计、误差独立性的诊断 与模型的广义最小二乘法、共线性数据模型的建立与 有偏估计、关于自变量的选择、动态回归分析、线性 回归的推广、回归模型的设定与改进等。此外，书中 还介绍了EViews和SPSS软件的基本使用方法，并在每 章后提供了难度适宜的思考题和练习题，便于读者动 手实践，巩固所学知识。
　　《回归分析》叙述通俗易懂，可以作为高等院校 统计及相关专业回归分析课程的本科生教材和教学参 考书，也可供相关研究人员阅读与参考。

这本《回归分析》融合了作者马立平多年的教学和实际工作经验，旨在介绍回归分析的基本原理、基本方法及其在经济领域中的应用，以培养学生学会使用回归分析方法解决实际问题。全书包括回归分析基础、经典线性回归分析、违背经典假设的线性回归方程参数估计和实践中的回归分析等内容。

前言教学建议第一部分 回归分析基础 第1章 回归分析概述 1.1 回归的释义与回归分析的作用 1.1.1 “回归”一词的历史渊源 1.1.2 回归分析的发展与现代释义 1.1.3 回归分析的主要作用 1.2 回归分析的基本过程 1.2.1 回归分析的基本类型与主要内容 1.2.2 回归分析的基本流程 1.3 回归分析的基本概念与一般模型 1.3.1 回归分析的基本概念 1.3.2 回归分析的一般模型 1.3.3 回归模型常见的基本形式 思考与练习 第2章 变量间的相关关系分析 ……第二部分 经典线性回归分析 第3章 一元线性回归分析 第4章 多元线性回归分析 第5章 方差齐性诊断与模型的加权最小二乘估计第三部分 违背经典假设的线性回归方程参数估计 第6章 误差独立性的诊断与模型的广义最小二乘法 第7章 共线性数据模型的建立与有偏估计第四部分 实践中的回归分析 第8章 关于自变量的选择 第9章 动态回归分析 第10章 线性回归的推广 第11章 回归模型的设定与改进附录A EViews的简要使用说明附录B SPSS软件的简要使用说明参考文献