《应用多元统计分析》是统计学专业“应用多元统计分析”教材，本书把握统计实质，贯穿统计思想。注重统计思想的讲述，在多元统计方法的应用上把握实质，从实际问题入手，在不失严谨的前提下，淡化统计方法本身的数学推导，体现统计学的实用性。本书的一大特点是应用SPSS软件，实现统计计算。另外，根据实际介绍的统计方法，将编写的习题分为两类：一类是继续巩固和加强统计理论和方法，包括基本概念和基本思路训练的习题；另一类是针对实际问题，培养学生结合统计方法独立解决实际问题的能力和素质的习题。本书可作为统计专业本科生教材，同时也适合自学多元统计分析的读者阅读参考。本书主要内容包括：多元分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析等。
《应用多元统计分析》力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计分析方法的理论和应用。本书特点是，将SPSS软件的学习和案例分析有机结合，不仅使学生在实践中学习了SPSS软件的操作方法，而且还使学生对多元统计分析的意义有深入的体会。
朱建平，厦门大学经济学院教授、博士生导师，统计系主任、厦门大学数据挖掘研究中心主任。主要研究方向数理统计、数据挖掘、计量经济学。
第一章 多元统计分析概述
第一节 引言
第二节 大数据时代与大数据
第三节 应用背景
第四节 计算机在统计分析中的应用
第二章 多元正态分布的参数估计与假设检验
第一节 引言
第二节 基本概念
第三节 多元正态分布的参数估计
第四节 均值向量的检验
第五节 协差阵的检验
思考与练习
第三章 多元线性回归模型
第一节 引言
第二节 线性模型的参数估计
第三节 线性模型的检验
第四节 预测
第五节 回归分析应用中应注意的问题
第六节 实证分析
思考与练习
第四章 聚类分析
第一节 引言
第二节 相似性的量度
第三节 系统聚类分析法
第四节 k-均值聚类分析法
第五节 有序样品的聚类分析法
第六节 实例分析
思考与练习
第五章 判别分析
第一节 引言
第二节 距离判别法
第三节 贝叶斯判别法
第四节 费希尔判别法
第五节 实例分析
思考与练习
第六章 主成分分析
第一节 引言
第二节 主成分分析模型
第三节 主成分的性质
第四节 主成分方法应用中应注意的问题
第五节 实例分析
思考与练习
第七章 因子分析
第一节 引言
第二节 因子分析模型
第三节 因子分析应用中应注意的问题
第四节 实例分析
思考与练习
第八章 相应分析
第一节 引言
第二节 列联表分析
第三节 相应分析的基本理论
第四节 相应分析中应注意的几个问题
第五节 实例分析与计算实现
第六节 结语
思考与练习
第九章 典型相关分析
第一节 引言
第二节 典型相关的基本理论
第三节 样本典型相关分析
第四节 典型相关分析应用中的几个问题
第五节 实例分析
思考与练习
第十章 多变量的可视化分析
第一节 引言
第二节 条形图
第三节 面积图
第四节 散点图
第五节 高低图
第六节 箱图
第七节 双轴图
思考与练习
附录I 数据表
附录II 常用统计表
参考文献
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