本书共分10章，第1章为绪论，包括多元统计分析的发展历史、多元数据的组织及可视化；第2章为矩阵代数基础，包括矩阵的Kronecker乘积和拉直运算，以及矩阵的分解和微分等；第3章和第4章介绍多元统计推断的基本理论，包括多元抽样分布、参数估计和多元正态总体的假设检验等；第5章至第10章介绍常用的多元统计分析方法，包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。