本书系统介绍了多元统计分析的方法、理论与R语言实现，涵盖经典多元统计分析的内容体系，包括：绪论、多元正态分布及其参数估计、多元正态分布的假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析.书中将理论阐述与R语言应用紧密结合，全面展示了各类方法在实际问题中的实现过程.例题、案例配套提供对应的R和Python电子资源，便于读者拓展学习、开展实操练习. 本书强调思想、方法与理论并重.以实际案例引出问题，通过系统的理论讲解，最终借助案例分析与计算机实现，完整地推演并解决问题.全书突出多元统计分析方法在解决实际问题中的应用，核心例题与案例分析均采用“理论讲解+R语言编程实现”的同步对照方式，引导读者逐步完成从理论认知到代码实现的完整过程，同时配有习题及思考题以巩固学习. 本书案例新颖丰富、内容系统全面、论述严谨清晰、推导细致详尽，注重由浅入深、启发思考，既便于教师教学，也适合学生自学.可作为统计学、经济学、金融学、管理学、数据科学及相关专业本科生的多元统计分析课程教材或参考书，也可供从事数据分析工作的科研人员与实践者阅读使用.

高等院校教师

课件与代码实现
前言
第1章绪论
1.1多元统计分析概论
1.2多元统计分析的应用
1.3基于R的数据可视化基础
第2章多元正态分布及其参数估计
2.1引言
2.2随机向量及分布
2.3多元正态分布
2.4多元正态分布的参数估计
2.5习题及思考题
第3章多元正态分布的假设检验
3.1引言
3.2多元正态总体的抽样分布
3.3多元正态分布的均值向量检验
3.4多元正态分布的协差阵检验
3.5案例分析与计算机实现
3.6习题及思考题
第4章判别分析
4.1引言
4.2距离判别法
4.3贝叶斯判别法
4.4费希尔判别法
4.5案例分析与计算机实现
4.6习题及思考题
第5章聚类分析
5.1引言
5.2相似性度量
5.3系统聚类法
5.4快速聚类法
5.5有序样品的聚类
5.6案例分析与计算机实现
5.7习题及思考题
第6章主成分分析
6.1引言
6.2主成分分析基本原理
6.3主成分数学模型求解
6.4主成分个数选取及综合评价
6.5案例分析与计算机实现
6.6习题及思考题
第7章因子分析
7.1引言
7.2正交因子模型
7.3载荷矩阵的估计
7.4因子正交旋转
7.5因子得分
7.6案例分析与计算机实现
7.7习题及思考题
第8章对应分析
8.1引言
8.2列联表及对应矩阵
8.3对应分析方法原理
8.4独立性检验与总惯量
8.5案例分析与计算机实现
8.6习题及思考题
第9章典型相关分析
9.1引言
9.2典型相关分析基本思想
9.3总体典型相关分析
9.4样本典型相关分析
9.5案例分析与计算机实现
9.6习题及思考题
附录
附录A常用统计表
附录BR语言简介
参考文献