吴晓刚，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学博士，香港科技大学社会科学部教授、香港科技大学应用社会经济研究中心主任。主要研究领域为社会分层和流动、劳动力市场和经济社会学、教育、社会人口学、统计学和定量研究方法。多篇论文发表于American Journalof Sociology、American Sociological Review、Social Forces等国际著名专业杂志上。2006年获美国国家教育学院Spencer博士后研究奖学金；2007年“以精辟数据研究中国社会“获美国社会学亚洲人／亚裔美国人“青年学人”奖。目前担任多家英文学术期刊的编委和SSCI期刊Chinese Sociological Review（CSR）的主编。
    香港科技大学应用社会经济研究中心（CASER）成立于2009年12月。中心倡导以定量社会科学研究为主，兼容多种研究方法，结合多学科视角，对中国面临的重大社会经济问题及其对人民生活福祉的影响进行实证研究。中心的研究项目涉及教育、就业、不平等、贫困、移民、健康等等。中心主持了“香港社会动态追踪调查”，并与中国人民大学合作，参与“中国教育追踪调查”。中心强调研究的科学性、独立性和社会意义，并期望通过讨论会和工作坊以激发讨论，将研究成果与更多的公众分享。

    《线性回归分析基础》由四种讨论定量方法的小册子组成，分别是《理解回归假设》、《回归诊断简介》、《虚拟变量回归》以及《多元回归中的交互作用》。《线性回归分析基础》的主要内容如书名所示，是介绍社会学研究分析方法之一，即线性回归。线性回归分析是社会科学研究中最常见的分析方法，《线性回归分析基础》通过介绍回归分析的假设。进而提出新的变量分析方法，对回归分析中的各变量及其相互关系进行阐述，为读者提供了一套完整的线性回归分析的方法。

    因此，尽管很多社会科学研究者能够自信地“不费吹灰之力地快速说出”一长串多元回归分析的假设（没有设定残差，没有测量误差，缺乏自相关等等），又或许他们能够说出这些回归假设的标准定义，但是常常缺乏对这些假设实质含义的深刻理解。如果我们对这些假设的理解仅仅局限于对定义的死记硬背，我们就无法把这些假设运用到对具体问题的分析中，这就相当于我们根本没有完全理解这些假设。
    写作这本专题论著的目的是描述回归假设，并在某种程度上鼓励学生从死记硬背中解脱出来，转而去理解如何考察假设是否能够与一个具体的研究相适应。我们的讨论仅限于回归方法，因为回归在社会科学方法论中占据了主导地位，尽管也可以写出类似的关于其他的经验研究技术的著作。如果社会科学研究者能够仔细地考虑回归假设是否真正符合实际应用中的案例，而不是遇见什么问题都用回归方法来解决，那么当运用其他研究技术的时候，他们就能够更加自如地把握。
    我以对标准多元回归假设的回顾作为开头，因为这些知识通常会出现在计量经济学或者回归分析的课本中。[2]如果你不能理解这些假设的意义和重要性，不要担心。接下来，我会引入一个贯穿《线性回归分析基础》的具体案例，具体而言，这是一个关于体重的决定因素的模型。我选取这个案例是因为这里所涉及的人体的体重是与我们所有人都有关的话题--如果不考虑我们各自的兴趣--因此我们对此会有合理的直觉。最后，我回到回归假设，考察每一个假设的实际意义，并强调研究者如何评估每一个假设是否符合实际研究的需要。

理解回归假设
序
第1章 简介
第2章 回归假设的正式描述
第3章 “体重”的案例
第4章 如何得到满意的回归假设结果
第5章 回归假设的实质意义
第6章 结论
注释
参考文献
译名对照表

回归诊断简介
序
第1章 概论
第2章 最小二乘回归
第3章 共线性
第4章 奇异值与强影响数据
第5章 非正态分布误差
第6章 不一致的误差方差
第7章 非线性
第8章 离散数据
第9章 最大似然法、计分检验和构造变量
第10章 建议
附录
参考文献
译名对照表

虚拟变量回归
序
第1章 简介
第2章 构建虚拟变量
第3章 虚拟变量回归
……
多元回归中的交互作用