根据给定的内容部分，我们可以提炼出以下知识点：
1. Multivariate Analysis（多元分析）是一门研究多个变量观测数据的学科，其中变量之间存在着固有的相互依赖性。在多变量分析领域内，已经存在多部教材和参考资料，因此有人可能会问，是否还有必要出版另一本关于这一主题的书籍。
2. 目前市面上的书籍主要分为理论型和数据分析型两类。M.K. Mardia（K.V. Mardia）所著的《Multivariate Analysis》不仅仅将这两种方法结合起来，还强调了多元分析的现代发展。这本书的内容选择是为了适应初学者的需求，同时向研究工作者展示该学科的深层次问题。
3. 作者强调了多元分析在实际应用中的重要性，并通过实践案例来阐释理论。这些案例可以是初学者理解多元分析概念的起点，也为研究者提供了对主题更深层次理解的展示。
4. 从版权信息可以得知，这本书的英文原版是由Academic Press Limited于1979年首次出版的，并在1995年进行了第十次印刷。这说明该书在多元分析领域具有重要的学术价值和影响力。
5. 此书是《概率与数理统计系列专著与教科书》的一部分，该系列由Z.W. Birnbaum和E. Lukacs编辑。这一系列的书籍为数学、统计学及相关领域的专业人士和研究人员提供了宝贵的参考资源。
6. 书籍的版权页还包含了出版商的详细信息，如伦敦、圣地亚哥、纽约、波士顿、悉尼、东京、多伦多的出版位置，以及印刷信息，显示了该书在国际上的分销和传播。
7. 书籍的目录和编排表明了它覆盖了多元分析的基础理论到实践应用的各个方面，这可能包括对多元正态分布、协方差结构、变量之间的相关性、聚类分析、因子分析等统计方法的介绍和分析。
8. 由于文档内容的OCR扫描限制，一些文字可能存在识别错误或缺失，但整体内容表明，该书是多元分析领域经典和具有指导性的参考书籍。
9. 多元分析的应用非常广泛，包括但不限于生物统计、环境科学、经济学、工程学、心理学、市场研究以及社会科学等领域的数据分析。
10. 在实际操作中，多元分析的应用可以帮助研究者处理和解释具有多个变量相互作用的数据集，从而识别模式、推断关系或预测未来趋势。
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