本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。本书努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是，本书将R语言的学习和案例分析有机结合，体现了多元统计分析方法的应用。
本书配备多媒体教学课件，可作为经济类、管理类各专业本科生教材，同时也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。

第一章 多元统计分析概述
第一节 引言
第二节 大数据时代的多元统计分析
第三节 应用背景
第四节 计算机在统计分析中的应用
思考与练习
第二章 多元正态分布的参数估计
第一节 引言
第二节 基本概念
第三节 多元正态分布
第四节 参数估计的一般理论
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验
第一节 引言
第二节 均值向量的检验
第三节 协差阵的检验
第四节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第四章 判别分析
第一节 引言
第二节 距离判别法
第三节 贝叶斯判别法
第四节 费希尔判别法
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第五章 聚类分析
第一节 引言
第二节 相似性的量度
第三节 系统聚类分析法
第四节 K均值聚类分析
第五节 有序样品的聚类分析法
第六节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第六章 主成分分析
第一节 引言
第二节 主成分的几何意义及数学推导
第三节 主成分的性质
第四节 主成分分析应用中应注意的问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第七章 因子分析
第一节 引言
第二节 因子分析模型
第三节 因子载荷矩阵求解
第四节 公共因子重要性的分析
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第八章 相应分析
第一节 引言
第二节 列联表
第三节 相应分析的基本理论
第四节 相应分析中应注意的问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第九章 典型相关分析
引言
第一节
第二节 典型相关分析的基本理论
第三节 样本典型相关分析
第四节 典型相关分析应用中的几个问题
第五节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第十章 多维标度法
第一节 引言
第二节 古典多维标度法
第三节 多维标度法中的几个问题
第四节 实例分析与计算机实现
思考与练习
第十一章 多变量的可视化分析
第一节 引言
第二节 多个分类变量的可视化
第三节 多个数值变量的可视化
第四节 多个分类变量与数值变量的可视化
思考与练习
参考文献
附录
常用统计表
R语言简介