本书是著名的统计学家C.R.Rao的专著, 这是扩充修订的第三版，将最新的结果囊括其中，是学习线性模型理论和应用的不可多得的书籍。作者用尽量少的假设讲述了线性模型和广义线性模型。不仅运用了最小二乘理论、也有基于凸损失函数和广义估计方程的估计和检验备择方法。通过书中的各个章节和附录，理论研究和实践应用都包括其中，不仅适用于学生，而且也非常适于研究人员和专家学者。

《统计学习基础(第2版)(英文影印版)》是Springer统计系列丛书之一，旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。
随着计算机和信息技术迅猛发展，医学、生物学、金融、以及市场等各个领域的大量数据的产生，处理这些数据以及挖掘它们之间的关系对于一个统计工作者显得尤为重要。本书运用共同的理论框架将这些领域的重要观点做了很好的阐释，重点强调方法和概念基础而非理论性质，运用统计的方法更是突出概念而非数学。另外，书中大量的彩色图例可以帮助读者更好地理解概念和理论。