线性回归模型是用来表述变量间依赖关系的统计分析方法，是最为基础的一类统计模型。在常见的诸多统计模型中，都是以线性回归模型为基础的拓展，因此线性回归模型在统计学理论和实际问题分析中占据有重要地位，同时也具有广泛地应用。参数估计和假设检验是线性回归模型理论研究的主要内容，而就实际应用来说——尤其在计量经济学中，模型设定是必不可少的一部分。随着学科的发展，线性回归模型的设定、估计和检验问题已成为成熟的学术内容，但在这些内容中，仍有部分知识点乃至知识模块理论不够完整、存在空缺，例如如何设计一个科学的线性回归模型，诸多的统计检验方法如何有效地使用等问题，仍有进一步讨论的空间。因此，本研究将进一步探究线性回归模型的设定、估计和检验问题，以对该学科知识体系补充完善。线性回归模型在统计学、计量经济学等学科中的基础性决定了本书研究的基础性以及重要性，本书可以为线性回归模型的基础应用研究提供有价值的参考。