贾斯汀·舒尔茨;约瑟夫·希尔贝（Joseph M.Hilbe）。 拟最小二乘回归。 （英文） Zbl 1306.62031号 统计学和应用概率专著132.佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（ISBN 978-1-4200-9993-5/hbk；978-1-4200-9994-2/电子书）。十七、203页。(2014). 这本书涉及准最小二乘（QLS）回归，提出了一种在广义估计方程（GEE）背景下估计相关参数的计算方法。作者介绍了QLS相对于其他方法的评估和优势。他们还展示了如何使用QLS将传统GEE扩展到不等距的纵向数据、家族数据和具有多个相关来源的数据。给出了QLS和GEE的拟合优度和相关结构的选择。本书提供了每个主题的示例。目标受众包括统计学研究人员和博士生。审核人：弗洛琳·戈鲁内斯库（克雷奥瓦） 引用于1审查引用于7文件 MSC公司： 62-02 与统计学有关的研究论述（专著、调查文章） 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等） 62G08号 非参数回归和分位数回归 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62-04 有关统计问题的软件、源代码等 关键词：广义线性模型;准最小二乘法;一般估计方程;纵向数据;家族资料;相关结构;合适的东西 软件：Matlab公司;对;SAS公司;Stata公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Shults}和\textit{J.M.Hilbe}，拟东平方回归。佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社（2014；Zbl 1306.62031） 全文： 内政部