《多元统计分析（第6版）》是一本系统介绍多元统计分析理论与应用的经典教材。全书共分为11章，涵盖了多元统计分析的主要方法和应用领域，旨在为读者提供全面、深入的多元统计分析知识体系。
第1章“多元正态分布”是全书的基础，首先介绍了多元分布的基本概念，包括统计距离等基础知识。第2章“均值向量和协方差阵的检验”进一步深入探讨了均值向量和协方差阵的检验方法，包括常用的检验统计量和检验过程。第3章“聚类分析”介绍了聚类分析的基本思想和相似性度量方法，详细阐述了系统聚类法、K均值聚类和有序样品的聚类等常用聚类方法，以及模糊聚类分析等高级聚类技术。第4章“判别分析”主要介绍了判别分析的基本思想和常用方法，包括距离判别、贝叶斯判别、费歇判别和逐步判别等。第5章“主成分分析”和第6章“因子分析”分别介绍了主成分分析和因子分析的基本原理和方法，包括总体主成分及其性质、样本主成分的导出、因子载荷的求解等。第7章“对应分析”介绍了对应分析的基本理论和方法，包括列联表及列联表分析、对应分析的步骤及逻辑框图等。第8章“典型相关分析”介绍了典型相关分析的基本理论及方法，包括典型相关分析的步骤及逻辑框图、上机实现等。第9章“定性数据的建模分析”主要介绍了对数线性模型和Logistic回归等基本理论和方法，以及这两种方法的上机实现。第10章“多变量的图表示法”介绍了多种多变量的图表示方法，包括散点图矩阵、脸谱图、雷达图与星图、星座图等。第11章“多维标度法”介绍了多维标度法的基本理论和方法，包括古典解和非度量方法等。
本书适合作为统计学、数据科学、经济学、管理学等相关专业的教材或参考书，也适合对多元统计分析感兴趣的读者自学使用。

何晓群， 中国人民大学统计学院教授，中国人民大学6sigma质量管理研究中心主任，中国现场统计研究会副秘书长，国家税务总局特邀监察员。多次参加国际学术会议，主持和参与多项国家和省部级及企业横向课题研究，发表论文80余篇，主要著作有《回归分析与经济数据建模》，《现代统计分析方法与应用》，《多变量经济数据统计分析》，《多元统计分析》，《六西格玛管理培训丛书》等。
郭满才，西北农林科技大学教授，主持和参加多项国家自然基金及科技部重点研发课题，发表学术研究论文96篇，近年来sci收录10篇，主要著作有：概率论与数理统计（第三版.高等教育出版社）、多元统计分析（第三版.科学出版社）、数学实验（高等教育出版社）等。

第1章 多元正态分布及其抽样分布 001
1.1多元分布的基本概念 001
1.2统计距离 005
1.3多元正态分布 008
1.4均值向量和协方差阵的估计 013
1.5常用分布及抽样分布 014
参考文献 019
思考与练习 019

第2章均值向量和协方差阵的检验 021
2.1均值向量的检验 021
2.2协方差阵的检验 027
2.3有关检验的上机实现 029
参考文献 035
思考与练习 036

第3章聚类分析 038
3.1 聚类分析的基本思想 038
3.2 相似性度量 041
3.3 类和类的特征 046
3.4 系统聚类法 048
3.5 K-均值聚类和有序样品的聚类 057
3.6 模糊聚类分析 060
3.7 计算步骤与上机实现 062
3.8 社会经济案例研究 073
参考文献 081
思考与练习 082

第4章 判别分析 083
4.1 判别分析的基本思想 083
4.2 距离判别 084
4.3 贝叶斯判别 087
4.4 费歇判别 087
4.5 逐步判别 089
4.6 判别分析应用的几个例子 089
参考文献 105
思考与练习 106

第5章 主成分分析 109
5.1 主成分分析的基本原理 109
5.2 总体主成分及其性质 113
5.3 样本主成分的导出 118
5.4 有关问题的讨论 119
5.5 主成分分析步骤及框图 122
5.6 主成分分析的上机实现 123
参考文献 136
思考与练习 136

第6章 因子分析 137
6.1 因子分析的基本理论 137
6.2 因子载荷的求解 141
6.3 因子分析的步骤与逻辑框图 146
6.4 因子分析的上机实现 147
参考文献 164
思考与练习 165

第7章 对应分析 166
7.1 列联表及列联表分析 166
7.2 对应分析的基本理论 169
7.3 对应分析的步骤及逻辑框图 175
7.4 对应分析的上机实现 176
参考文献 192
思考与练习 192

第8章 典型相关分析 193
8.1 典型相关分析的基本理论及方法 193
8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图 199
8.3 典型相关分析的上机实现 203
8.4 社会经济案例研究 208
参考文献 215
思考与练习 216

第9章 定性数据的建模分析 217
9.1 对数线性模型的基本理论和方法 217
9.2 对数线性模型的上机实现 219
9.3 Logistic回归的基本理论和方法 224
9.4 Logistic回归的方法及步骤 231
参考文献 233
思考与练习 233

第10章 多变量的图表示法 234
10.1 散点图矩阵 234
10.2 脸谱图 236
10.3 雷达图与星图 240
10.4 星座图 243
参考文献 245
思考与练习 245

第 11章 多维标度法 246
11.1 多维标度法的基本理论和方法 246
11.2 多维标度法的古典解 248
11.3 古典解的优良性 253
11.4 非度量方法 255
11.5 多维标度法的上机实现 256
11.6 社会经济案例研究 260
参考文献 267
思考与练习 267