谢宇所著的《回归分析(修订版)》源于作者多年在密歇根大学教授回归 分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回 归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学 中对实际研究 有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项 式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析(修订版)》还 涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。

《小样本多元数据分析方法及应用》深入揭示了小样本多元数据的实质和特点，对多元回归法和现代多种建模方法进行了剖析、比较、验证和拓展，提出了小样本多元数据分析的理论和方法，构建了从不同侧面克服小样本多元数据建模困难的完整的建模方法体系。
全书共8章，包括：绪论，多元线性回归分析，偏最小二乘回归分析，方差分量线性模型，自变量筛选和综合特征参数模型，贝叶斯统计分析方法，统计学习理论与支持矢量机，其他分析方法的探讨。
《小样本多元数据分析方法及应用》可供高等院校飞行器设计、系统工程、管理科学与工程、数量经济学和有关专业的本科生及研究生阅读，也可供研究人员、工程技术人员及有关人员参考。