亲，是不是高清，可复制吗，带目录不？

高清，但是是扫描，不能复制。可以自己装个凤腾OCR

识别了一页，看下效果：

前言
回归分析方法是统计数据分析的强有力工具之一，被广泛应用于自然科学及社会科学的各个领域，同时也一直是统计学的一个热门研究方向.从经典的线性回归模型到最近三十多年来借助电子计算机的强大计算能力而迅速发展起来的非参数回归模型及相关模型，从参数回归模型的最小二乘估计、最大似然估计到非参数回归模型的基函数逼近、局部光滑方法，回归模型种类繁多，拟合方法丰富多彩.本书结合SAS软件，以线性回归模型为切入点，以广义线性模型为导引，介绍了近期迅速发展起来的非参数回归分析中有代表性的几类模型及其局部拟合方法.全书共分为6章：第1章介绍了线性回归模型的最小二乘估计方法、约束最小二乘方法、回归诊断与改进措施等内容；第2章介绍了一类重要的非线性回归模型，即广义线性模型及其最大似然估计方法，这两章内容属于参数回归分析方法；第3～5章介绍了几类非参数回归模型及其局部拟合方法，包括一元非参数回归模型的局部常数和局部多项式拟合、变系数模型的局部线性估计以及广义变系数模型的局部似然估计方法、空间变系数模型的地理加权回归拟合方法；最后一章介绍了被誉为当今数据分析的国际标准软件—SAS系统的一些基础知识以及与本书内容密切相关的可直接调用的几个描述性数据分析的SAS过程、线性回归模型和广义线性模型的SAS过程，进一步介绍了交互式矩阵语言的PROCIML程序设计模块.
本书内容是在西安交通大学研究生数据分析课程讲义的基础上，经过多年试用、修改、增删后形成的.考虑到学时数限制，对非参数回归模型及变系数模型的整体型逼近方法（如样条估计、小波估计）本书未作涉及作为研究生教材，本书所期望达到的目的有两个方面：一方面，通过对几类有代表性的参数和非参数回归模型的估计及统计推断方法的学习，了解回归分析发展的主线以及当前一些新的研究方向和相关研究成果，掌握回归模型的一些基本的拟合方法尤其是非参数局部光滑方法的基本思想和原理，以有助于科研思想的培养以及新模型、新方法的应用；另一方面，书中介绍的各类模型的拟合方法的实现离不开计算机的应用，我们认为先进软件包的使用以及在相应软件系统下的编程能力是实现科研中新方法的研究和应用的一条行之有效的途径.结合本书内容的学习，期望读者了解SAS软件基础知识和有关的分析过程，结合非参数局部拟合方法的学习，具备一定的在SAS系统下的编程能力.为此目的，我们在书中不仅有利用SAS软件实现实际数据分析的例子，也结合一些模型及其拟合方法给出了几个具体模拟试验的设计、实现以及对试验结果的分析，并在最后一章给出了几个模拟试验和实例分析的SAS程序供读者参考.

你这个链接因版权问题被删除了，如果可以，你给我邮箱发一份吧。806738940@qq.com，金币已经给你了。