本书**章扼要地回顾了线性*小二乘方法及其几何意义，以帮助读者更好地理解线性和非线性*小二乘。第二章讨论如何建立非线性模型，并阐述了如何应用线性回归方法进行迭代，以估计未知参数，介绍了如何应用线性回归的方法，对有关参数和非线性模型函数进行近似推断，并再一次强调了几何方法的运用。第三章详细讨论了非线性回归在实际上的考虑，包括初始值的选取，参数变换，无导数的方法，相关残差和累积数据的处理，以及模型的比较。第四章论述了处理多元响应数据的特殊方法。第五章讨论响应函数为某一线性微分方程组解的分部模型，以及处理它的技巧。第六章讨论了描述非线性分析推断的改进方法，其中应用了截迹图和截面t图。*后，第七章介绍了特定模型和数据集非线性强度的度量。

序言
一、线性回归的回顾
二、非线性回归：迭代估计量与线性近似
三、实际问题的研究
四、多元性应模型的参数估计
五、由微分方程组定义的模型
六、非线性推断的图示法
七、非线性强度的曲率度量
附录一实例中引用的数据集
附录二QR分解
附录三算法代码
附录四练习中使用的数据集
附录五幂矩阵和卷积的计算
附录六截面配对边界线的补插
附录七数据集概要
参考文献
分类文献
论题索引

全书采用了大量的几何图示以利于读者的理解。我们也采用了大量连续的例子，使读者在熟悉的内容中逐步了解思路的发展。本书的所有数据集都是真实可靠的，它们来源于物理、化学和生物的实验。本书的电子排版采用了Troff文本格式化语言。图表的处理采用了处理统计和图形的S语言，而正文和图形的排版在Linotronic300上采用了Post Script语言。本书大量的材料取自于我们长期的研究工作，并就此感谢加拿大自然科学与工程研究协会和美国自然科基金的资助。