多變量分析是近年來發展迅速的統計分析方法之
一，廣泛應用於自然科學、管理科學和社會、經濟等
各個領域。王青編著的《多變量分析及R的應用(財政
部十三五規劃教材)》將在深入淺出地講解多變量分析
方法原理的基礎上，側重於結合實例介紹多變量分析
方法的應用。在方法的具體實現上，本書采用了國內
外廣泛使用的統計軟件R，詳細介紹了多變量分析方法
在R中的實現以及輸出結果的解讀。
全書共有九章，基本覆蓋了常用的多變量分析方
法。第一章是緒論，是為指導全書的學習而編排的。
第二章是多變量數據描述統計分析Ⅰ：表格法和圖形
法，介紹了利用各種圖形或表格來對數據進行描述性
統計分析。第三章是多變量數據描述統計分析Ⅱ：數
值方法，介紹了利用概括統計量來描述定量變量的數
據。第四章至第九章是有關現代多變量分析的方法，
內容包括多元回歸分析、廣義線性模型、聚類分析、
判別分析、主成分分析和因子分析。
本書的適用範圍很廣，可以作為數學、應用數學
、金融數學、統計、經濟等專業本科生以及各專業碩
士和博士研究生的教科書或參考書，希望本書對教師
以及各個領域的實際工作者都有參考價值。

第一章 緒論
第一節 多變量分析概述
第二節 多變量分析中的基本概念
第三節 多變量分析的研究方法
第四節 R軟件使用簡介
習題
第二章 多變量數據描述統計分析Ⅰ：表格法和圖形法
第一節 表格法
第二節 展示定性數據的圖形
第三節 展示定量數據的圖形
習題
第三章 多變量數據描述統計分析Ⅱ：數值方法
第一節 位置的度量
第二節 離散程度的度量
第三節 分布形狀的檢測
第四節 相關關繫的度量
習題
第四章 多元回歸分析
第一節 多元線性模型
第二節 統計檢驗
第三節 殘差分析
第四節 回歸預測
習題
第五章 廣義線性模型
第一節 廣義線性模型概述
第二節 Logistic模型
第三節 實例
習題
第六章 聚類分析
第一節 聚類分析方法概述
第二節 繫統聚類法
第三節 K均值聚類法
習題
第七章 判別分析
第一節 判別分析方法概述
第二節 距離判別
第三節 Bayes判別
習題
第八章 主成分分析
第一節 主成分分析方法概述
第二節 主成分的推導及性質
第三節 主成分分析的步驟
習題
第九章 因子分析
第一節 因子分析方法概述
第二節 因子分析的數學模型
第三節 因子分析的步驟
習題
參考文獻