线性模型是统计方法论的基石。统计学、生物统计学、机器学习、数据科学、计量经济学等学科的高级学生可能比其他任何工具都更应该花时间学习这门学科的细节。

在这本书中，我们对高级线性模型作了简短而严格的处理。它是先进的，在某种意义上，它是一个初级的博士生在统计学或生物统计学会看到的水平。这本书中的材料是任何统计学或生物统计学博士的标准知识。

在尝试学习这门课程之前，学生将需要相当数量的数学先决条件。首先是多元微积分和线性代数。特别是线性代数，因为线性模型的许多早期部分是线性代数结果在统计背景下的直接应用。此外，一些基于数学的基本证明是遵循证明所必需的。此外，还需要一些回归模型和数理统计。

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