前　言 (1)

第一章　矩阵代数 (1)
　§1.1　定义 (1)
　§1.2　矩阵的运算 (3)
　§1.3　行列式 (5)
　§1.4　矩阵的逆 (7)
　§1.5　矩阵的秩 (8)
　§1.6　特征值、特征向量和矩阵的迹 (9)
　§1.7　正定矩阵和非负定矩阵 (14)
　§1.8　特征值的极值问题 (15)
　小　结 (18)
　附录1.1　SAS的应用 (18)
　习　题 (20)

第二章　随机向量 (22)
　§2.1　多元分布 (22)
　§2.2　数字特征 (26)
　§2.3　欧氏距离和马氏距离 (32)
　*§2.4　随机向量的变换 (36)
　*§2.5　特征函数 (37)
　小　结 (38)
　附录2.1　SAS的应用 (39)
　习　题 (39)

第三章　多元正态分布 (41)
　§3.1　多元正态分布的定义 (41)
　§3.2　多元正态分布的性质 (44)
　§3.3　极大似然估计及估计量的性质 (49)
　§3.4　复相关系数和偏相关系数 (53)
　§3.5　x ̅和(n-1)S的抽样分布 (60)
　小　结 (61)
　附录3.1　SAS的应用 (62)
　附录3.2 §3.2中若干性质的证明 (66)
　习　题 (68)

第四章　多元正态总体的统计推断 (71)
　§4.1　一元情形的回顾 (71)
　§4.2　单个总体均值的推断 (75)
　§4.3　两个总体均值的比较推断 (82)
　§4.4　轮廓分析 (86)
　§4.5　多个总体均值的比较检验(多元方差分析)  (92)
　§4.6　协方差矩阵相等性的检验 (97)
　§4.7　总体相关系数的推断 (98)
　小　结 (100)
　附录4.1　SAS的应用 (101)
　附录4.2　若干推导 (106)
　附录4.3　威尔克斯Λ分布的定义及基本性质 (109)
　习　题 (110)

第五章　判别分析 (114)
　§5.1　引言 (114)
　§5.2　距离判别 (115)
　§5.3　贝叶斯判别 (125)
　§5.4　费希尔判别 (133)
　§5.5　逐步判别 (141)
　小　结 (145)
　附录5.1　SAS的应用 (146)
　附录5.2　若干证明 (155)
　习　题 (157)

第六章　聚类分析 (160)
　§6.1　引言 (160)
　§6.2　距离和相似系数 (160)
　§6.3　系统聚类法 (163)
　§6.4　动态聚类法 (184)
　小　结 (186)
　附录6.1　SAS的应用 (187)
　附录6.2　若干公式的推导 (196)
　习　题 (198)

第七章　主成分分析 (201)
　§7.1　引言 (201)
　§7.2　总体的主成分 (202)
　§7.3　样本的主成分 (209)
　§7.4　若干补充及主成分应用中需注意的问题 (218)
　小　结 (224)
　附录7.1　SAS的应用 (225)
　附录7.2　(7.4.2)式的证明 (228)
　习　题 (228)

第八章　因子分析 (231)
　§8.1　引言 (231)
　§8.2　正交因子模型 (232)
　§8.3　参数估计 (237)
　§8.4　因子旋转 (243)
　§8.5　因子得分 (250)
　小　结 (255)
　附录8.1　SAS的应用 (255)
　习　题 (261)

第九章　对应分析 (263)
　§9.1　引言 (263)
　§9.2　行轮廓和列轮廓 (263)
　§9.3　独立性的检验和总惯量 (267)
　§9.4　行、列轮廓的坐标 (270)
　§9.5　对应分析图 (271)
　小　结 (278)
　附录9.1　SAS的应用 (278)
　附录9.2　若干推导 (281)
　习　题 (283)

第十章　典型相关分析 (285)
　§10.1　引言 (285)
　§10.2　总体典型相关 (285)
　§10.3　样本典型相关 (290)
　§10.4　典型相关系数的显著性检验 (294)
　小　结 (296)
　附录10.1　SAS的应用 (296)
　附录10.2　若干推导 (298)
　习　题 (299)

附录　习题解答 (301)

参考文献 (327)