多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据问题。从表面上看起来杂乱无章的数据学发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。

对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了浅入深出，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重矛应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，而且在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法进行分析。

第1章 多元分析概述

第2章 矩阵代数与随机向量

第3章 样本几何与随机抽样

第4章 多元正态分布

第5章 关于均值向量的推断

第6章 多个多元均值向量的比较

第7章 多元线性回归模型

第8章 主成分

第9章 因子分析与对结构性协方差矩阵的推断

第10章 典型相关分析

第11章 判别与分类

第12章 聚类、距离方法与多维标度变换

附录