前言
第一章  矩阵代数
  §1.1 定义
  §1.2 矩阵的运算
  §1.3 行列式
  §1.4 矩阵的逆
  §1.5 矩阵的秩
  §1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹
  §1.7 正定矩阵和非负定矩阵
  §1.8 特征值的极值问题
  小结
  附录1-1 SAS的应用
  习题
第二章  随机向量
  §2.1 多元分布
  §2.2 数字特征
  §2.3 欧氏距离和马氏距离
  *§2.4 随机向量的变换
  *§2.5 特征函数
  小结
  附录2-1 SAS的应用
  习题
第三章  多元正态分布
  §3.1 多元正态分布的定义
  §3.2 多元正态分布的性质
  §3.3 极大似然估计及估计量的性质
  §3.4 复相关系数和偏相关系数
  §3.5 x和(n-1)S的抽样分布
  *§3.6 二次型分布
  小结
  附录3-1 SAS的应用
  附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明
  习题
第四章  多元正态总体的统计推断
  §4.1 一元情形的回顾
  §4.2 单个总体均值的推断
  §4.3 两个总体均值的比较推断
  §4.4 轮廓分析
  §4.5 多个总体均值的比较检验(多元方差分析)
  §4.6 协方差矩阵相等性的检验
  §4.7 总体相关系数的推断
  小结
  附录4-1 SAS的应用
  附录4-2 若干推导
  附录4-3 威尔克斯A分布的定义及基本性质
  习题
第五章  判别分析
  §5.1 引言
  §5.2 距离判别
  §5.3 贝叶斯判别
  §5.4 费希尔判别
  §5.5 逐步判别
  小结
  附录5-1 SAS的应用
  习越
第六章  聚类分析
  §6.1 引言
  §6.2 距离和相似系数
  §6.3 系统聚类法
  §6.4 动态聚类法
  小结
  附录6-1 SAS的应用
  附录6-2 若干公式的推导
  习题
第七章  主成分分析
  §7.1 引言
  §7.2 总体的主成分
  §7.3 样本的主成分
  小结
  附录7-1 SAS的应用
  附录7-2 (7.3.11)式的证明
  习题
第八章  因子分析
  §8.1 引言
  §8.2 正交因子模型
  §8.3 参数估计
  §8.4 因子旋转
  §8.5 因子得分
  小结
  附录8-1 SAS的应用
  习题
第九章  对应分析
  §9.1 引言
  §9.2 行轮廓和列轮廓
  §9.3 独立性的检验和总惯量
  §9.4 行、列轮廓的坐标
  §9.5 对应分析图
  小结
  附录9-1 SAS的应用
  附录9-2 若干推导
  习题
第十章  典型相关分析
  §10.1 引言
  §10.2 总体典型相关
  §10.3 样本典型相关
  §10.4 典型相关系数的显著性检验
  小结
  附录10-1 SAS的应用
  习题
附录  习题参考答案及部分解答
参考文献