前言
第1章  绪言
第2章  矩阵的某些补充知识
  2.1  矩阵的某些基本知识
    2.1.1  投影矩阵
    2.1.2  常用记号
    2.1.3  方块阵的逆矩阵与行列式
    2.1.4  广义特征向量
    2.1.5  迹与特征根
    2.1.6  矩阵的因式分解与乘方
    2.1.7  特征根的极值性质
    2.1.8  矩阵的拉直运算
    2.1.9  矩阵的叉积及其性质
  2.2  矩阵的微商
  2.3  雅可比行列式
  2.4  线性子空间
  习题
第3章  多元正态分布
  3.1  定义及基本定理
  3.2  矩阵正态分布
    3.4.3  无偏性估计
  3.5  Wishart分布
  习题
第4章  假设检验
  4.1  马氏距离、T2及Wilks统计量
    4.1.1  马氏距离
    4.1.2  T2 统计量
    4.1.3  Wilks 统计量
    4.1.4  似然比检验及其χ2 性质
  4.2  总体均值的检验与似然比统计量
    4.2.1  一元情况的回顾
    4.2.2  多元均值的检验
    4.2.3  T2统计量与似然比统计量
  4.3  交并原则
    4.3.1  交并原则的基本原理
    4.3.2  多个单变量检验的显著性水平与多变量检验显著性水平的关系
  4.4  均值检验的线性约束
    4.4.1  一般性公式
    4.4.2  置信区域
  4.5  两总体均值差异的显著性检验
    4.5.1  协方差阵相等时
    4.5.2  协方差阵不相等时
  4.6  多总体均值的检验（多元方差分析）
    4.6.1  一元方差分析
    4.6.2  多元方差分析
  4.7  特征根统计量
  4.8  协方差阵的检验
    4.8.1  检验 Σ = Σ
    4.8.2  检验 Σ = σ2Σ
……
第5章  多元线性模型
第6章  实用多元线性回归与典则相关分析
第7章  判别分析
第8章  主成分分析与因子分析
第9章  隐变量分析
第10章  聚类分析
第11章  生存分析
参考文献
附录
  附录 1 某些统计标准制定中的错误
  附录 2 Hotelling T2的上侧百分位点
  附录 3 M 检验：检验等协方差阵的M（p,ν?,k）表（α = 0.05）