本书系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法，多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、A分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论，多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法，既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展，书中给出一些有启发性的实例和习题，书末附录给出一些代数补充知识。

本书可作为高等院校数学系、数理统计或统计系、计量经济系、生物统计系等有关学科专业的高年级本科生、研究生学位课程的教材，也可作为数学、生物、医学、经济、金融、工程等领域的教师或科技工作者的参考书。

本书系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法，多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、A分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论，多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法，既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展，书中给出一些有启发性的实例和习题，书末附录给出一些代数补充知识。

《大学数学科学丛书》序

前言

符号表

第一章 随机向量和多元正态分布

第二章 Wishart分布，T2分布，多元Beta和A分布

第三章 多元分布的参数估计

第四章 统计假设检验

第五章 多元线性统计模型

第六章 判别分析

第七章 主成分分析

第八章 因子分析

第九章 相应分析

第十章 聚类分析

第十一章 典型相关分析

第十二章 多维标度法

参考文献

附录A 代数补充知识

附录B 几种常用分布表

名词索引

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