●第一章緒論
1.1引言
1統計分析的應用
1統計數據的圖表示法
習題一
第正態分布及參數的估計
2.1隨機向量
2正態分布的定義與基本性質
2.3條件分布和獨立性
2.4隨機陣的正態分布
2正態分布的參數估計
習題二
第正態總體參數的假設檢驗
3.1幾個重要統計量的分布
3.2單總體均值向量的檢驗及置信域
3.3多總體均值向量的檢驗
3.4協方差陣的檢驗
3.5獨立性檢驗
3.6正態性檢驗
習題三
第四章回歸分析
4.1線性回歸
4.2回歸變量的選擇與逐步回歸
4.3多因變線性回歸
4.4多因變量的逐步回歸
4.5雙重篩選逐步回歸
習題四
第五章判別分析
5.1距離判別
5.2貝葉斯（Bayes）判別法及廣義平方距離判別法
5.3費希爾（Fisher）判別
5.4判別效果的檢驗及各變量判別能力的檢驗
5.5逐步判別
習題五
第六章聚類分析
6.1聚類分析的方法
6.2距離與相似繫數
6.3繫統聚類法
6.4繫統聚類法的性質及類的確定
6.5動態聚類法
6.6有序樣品聚類法（很優分割法）
6.7變量聚類方法
習題六
第七章主成分分析
7.1總體的主成分
7.2樣本的主成分
7.3主成分分析的應用
習題七
……
第八章因子分析
第九章對應分析方法
第十章典型相關分析
第十一章偏最小二乘回歸分析
附錄矩陣代數
部分習題參考解答或提示
參考文獻
主要符號說明
索引

《統計分析》為北京大學數學科學學院概率統計繫“統計分析”課程使用多年的教材，它主要介紹一些實統計分析方法的理論及其應用，並列舉了各方面的應用實例，同時還以國際上有名的統計分析軟件SAS繫統作為典型工具，通過實例介紹如何處理數據分析中的各種實際問題。
《統計分析》共分十一章。首章為緒論；第二、第三章統計分析的理論基礎正態分布及其參數的估計和檢驗問題；第四章重點介紹多因變線性回歸的有關問題，包括模型、參數的估計及其性質、假設檢驗、變量篩選，以及雙重篩選逐步回歸問題；第五、第六章介紹分類問題（判別與聚類）；第七到第九章介紹降維的多變量方法（主成分分析、因子分析和對應分析方法）；第十章討論兩組相關變量的典型相關分析；第十一章介紹近年來發展的偏最小二乘回歸分析方法；並且在每一章內都配有適量的習題。“附錄”中介紹了本課程所需的矩陣代數等