《多元統計分析導論（第3版）》是世界知名統計學家的力作，主要內容有多元正態分布、方差分析、回歸分析、因子分析、橢球等高分布、相依性模式、圖模型。附錄中還列出了矩陣理論、Wilk似然準則和其他常用檢驗的顯著性水平的分位數。
《多元統計分析導論（第3版）》在世界各高等學校中廣為采用，是一本經典的多元統計分析課程的教材，也可供相關統計研究人員、應用多元統計的科技工作者參考。
T·W·Anderson，1918年6月5日出生于美國明尼阿波利斯市，1945年獲普林斯頓大學數學專業博士學位，后任教于芝加哥大學、哥倫比亞大學及斯坦福大學。美國科學院院士，數理統計學會、統計學會、經濟協會、藝術與科學學會會士。Anderson教授一生獲得過許多榮譽，且著述頗豐，在統計領域做出了卓越的貢獻。
第1章 引論
1.1 多元統計分析
1.2 多元正態分布
第2章 多元正態分布
2.1 引言
2.2 多元分布的概念
2.3 多元正態分布
2.4 正態分布變量線性組合的分布，變量的獨立性，邊緣分布
2.5 條件分布和多重相關系數
2.6 特征函數和矩
2.7 橢球等高分布
習題
第3章 均值向量和協方差陣的估計
3.1 引言
3.2 均值向量和協方差陣的極大似 然估計
3.3 樣本均值向量的分布，協方差陣已知時均值的推斷
3.4 均值向量的估計的理論性質
3.5 均值的改良估計
3.6 橢球等高分布
習題
第4章 樣本相關系數的分布和利用
4.1 引言
4.2 二元變量樣本的相關系數
4.3 偏相關系數，條件分布
4.4 多重相關系數
4.5 橢球等高分布
習題
第5章 廣義T2統計量
5.1 引言
5.2 廣義T2統計量的推導及分布
5.3 T2統計量的應用
5.4 備擇假設下T2的分布，功效函數
5.5 協方差陣不等時的兩樣本問題
5.6 T2檢驗的一些最優性質
5.7 橢球等高分布
習題
第6章 觀察值的分類
6.1 分類問題
6.2 精確分類的標準
6.3 概率分布已知的兩總體的判別
6.4 兩多元正態總體的判別
6.5 具有估計參數的兩多元正態總體的判別
6.6 誤判概率
6.7 多總體的分類
6.8 多個多元正態總體的分類
6.9 多個多元正態總體分類的一個例子
6.10 具有不同協方差陣的兩多元正態總體的分類
習題
第7章 樣本協方差陣和樣本廣義方差的分布
7.1 引言
7.2 Wishart分布
7.3 Wishart分布的一些性質
7.4 Cochran定理
7.5 廣義方差
7.6 總體協方差陣為對角矩陣時相關系數集的分布
7.7 逆Wishart分布，協方差陣的貝葉斯估計
7.8 協方差陣的改進估計
7.9 橢球等高分布
習題
第8章 一般的線性假設檢驗，多元方差分析
8.1 引言
8.2 多元線性回歸中的參數估計
8.3 關于回歸系數線性假設檢驗的似然比準則
8.4 假設成立時似然比準則的分布
8.5 似然比準則的分布的漸近展開
8.6 檢驗線性假設的其他準則
8.7 關于回歸系數矩陣和置信區域的假設檢驗
8.8 具有相同協方差陣的幾個正態分布均值相等的檢驗
8.9 多元方差分析
8.10 檢驗的一些最優性質
8.11 橢球等高分布
習題
第9章 檢驗變量集間的獨立性
9.1 引言
9.2 變量集獨立性檢驗的似然比準則
9.3 當原假設為真時似然比準則的分布
9.4 似然比準則的分布的漸近展開
9.5 其他準則
9.6 逐步下降法
9.7 例子
9.8 兩個變量集的情形
9.9 似然比檢驗的容許性
9.10 子集間獨立性檢驗的功效函數的單調性
9.11 橢球等高分布
習題
第10章 協方差陣相等以及均值向量和協方差陣均相等的假設檢驗
10.1 引言
10.2 檢驗幾個協方差陣相等的準則
10.3 檢驗幾個正態分布相等的準則
10.4 準則的分布
10.5 準則的分布的漸近展開
10.6 兩個總體的情形
10.7 檢驗協方差陣與給定矩陣成正比的假設； 球形檢驗
10.8 檢驗一個協方差陣等于一個給定的矩陣的假設
10.9 檢驗均值向量和協方差陣分別等于給定的向量和矩陣的假設
10.10 檢驗的容許性
10.11 橢球等高分布族
習題
第11章 主成分
11.1 引言
11.2 總體中主成分的定義
11.3 主成分和它們的方差的極大似然估計
11.4 主成分的極大似然估計的計算
11.5 例子
11.6 統計推斷
11.7 關于協方差陣的特征根的假設檢驗
11.8 橢球等高分布
習題
第12章 典型相關和典型變量
12.1 引言
12.2 總體的典型相關和典型變量
12.3 典型相關和典型變量的估計
12.4 統計推斷
12.5 一個例子
12.6 線性相關期望值
12.7 降秩回歸
12.8 聯立方程模型
習題
第13章 特征根和特征向量的分布
13.1 引言
13.2 兩個Wishart矩陣的情況
13.3 一個非奇異Wishart矩陣的情況
13.4 典型相關
13.5 有一個Wishart矩陣情況下的漸近分布
13.6 有兩個Wishart矩陣情況下的漸近分布
13.7 一個回歸模型下的漸近分布
13.8 橢球等高分布
習題
第14章 因子分析
14.1 引言
14.2 模型
14.3 隨機正交因子的極大似然估計量
14.4 不變因子的估計
14.5 因子的解釋和變換
14.6 指定零識別的估計
14.7 因子得分的估計
習題
第15章 相依性模式， 圖模型
15.1 引言
15.2 無向圖
15.3 有向圖
15.4 鏈圖
15.5 統計推斷
附錄A 矩陣理論
A.1 矩陣和矩陣運算的定義
A.2 特征根和特征向量
A.3 分塊向量和分塊矩陣
A.4 其他方面的一些結果
A.5 Gram-Schmidt正交化和線性方程組的解
附錄B 表
參考文獻
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