本书为北京大学数学科学学院概率统计系"应用多元统计分析"课程使用多年的教材，它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用，并列举了各方面的应用实例，同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。 本书共分十一章。第一章为绪论；第二、第三章介绍多元统计分析的理论基础--多元正态分布及其参数的估计和检验问题；第四章重点介绍多因变量的多元线性回归的有关问题，包括模型、参数的估计及其性质、假设检验、变量筛选，以及双重筛选逐步回归问题；第五、第六章介绍分类问题(判别与聚类)；第七到第九章介绍降维的多变量方法(主成分分析、因子分析和对应分析方法)；第十章讨论两组相关变量的典型相关分析；第十一章介绍近年来发展的偏最小二乘回归分析方法；并且在每一章内都配有适量的习题。"附录"中介绍了本课程所需的矩阵代数的有关内容；书末附有"部分习题参考解答或提示"，这些都将更便于读者自学。 本书可作为综合大学、工科大学或高等师范学院数学系、应用数学系、经济学等相关专业的本科生或研究生教材或教学参考书；对于其他领域中从事应用统计的工作人员也是一本极好的学习参考书。 |