本书在介绍多元统计分析理论的同时, 给出了用三种常用统计软件R、SPSS和SAS进行编程和运行的操作细节. 书中包括数据收集和描述、多元正态分布、线性回归分析案例、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、判别分析、联合分析、广义线性模型简介等11章内容。每章的结构基本上包括分析理论和原理、例子或案例、软件输出结果解释以及如何用三种软件分别进行分析操作等几个部分。每章还有贴近实际应用的练习题，以便学生系统地掌握和消化吸收所学知识。

                                                   第 1 章 数据收集和描述  
1.1 数据收集
1.2 两变量图描述和量化分析
1.3 多变量图描述
1.4 上机实现  
习题  
第 2 章 多元正态分布  
2.1 随机向量及其分布和性质
2.2 多元正态分布
2.3 多元正态参数的样本估计
2.4 多元正态参数的假设检验
2.5 正态性检验  
2.6 上机实现
习题  
第 3 章 线性回归分析案例
3.1 房地产公司预测房价
3.2 Bikeshare 数据
3.3 上机实现
习题  
第 4 章 聚类分析  
4.1 点间距离或相似度
4.2 分层聚类  
4.3 K-均值和 K-中心点聚类
4.4 确定类的个数
4.5 上机实现  
习题  
第 5 章 主成分分析
5.1 基本思想  
5.2 主成分的定义和计算
5.3 降维和解释
5.4 上机实现  
习题  
第 6 章 因子分析
6.1 基本思想  
6.2 因子分析模型
6.3 例子和解释
6.4 因子分析求解简介
6.5 上机实现
习题
第 7 章 对应分析  
7.1 基本思想
7.2 分析原理  
7.3 例子和解释
7.4 上机实现
习题  
第 8 章 典型相关分析  
8.1 基本思想
8.2 求解原理  
8.3 有关检验和典型冗余分析
8.4 例子和解释  
8.5 上机实现
习题  
第 9 章 判别分析  
9.1 基本思想
9.2 距离判别  
9.3 Bayes 判别
9.4 Fisher 判别  
9.5 逐步判别
9.6 例子和解释
9.7 上机实现  
习题
第 10 章 联合分析  
10.1 基本思想  
10.2 联合分析  
10.3 例子和解释  
10.4 上机实现  
习题
第 11 章 广义线性模型简介
11.1 广义线性模型简介
11.2 Lgistic 回归模型  
11.3 Pissn 回归模型  
11.4 上机实现
习题
参考文献

赵博娟， 南开大学数学系数学专业本科， 南开大学数理统计方向博士。 曾在美国哈佛大学公共卫生学院（Harvard School of Public Health）从事生物统计和流行病学方向博士后研究，曾在南开大学任副教授，在美国Meharry Medical College 任助理级教授。 现任天津财经大学教授，博士生导师，讲授过多门统计专业课程，合作出版过本科教材《非参数统计》，曾在SCI和SSCI收录的期刊发表十余篇论文。曾获南开大学优秀青年教师奖、美国人口协会(PAA) “travel award”，有两篇论文获论文国家统计局全国统计科学研究优秀成果三等奖。