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32020695
气象统计分析与预报方法
作者:黄嘉佑
中图分类:
天文、地球
->大气科学、气象
出版日期:1990-4-1
主题词:天气预报-统计预报方法
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内容简介
本书主要介绍气象学中有关天气统计分析与预报方面的基本理论及计算方法，系统地阐述了目前国内外常用的有关方法，本书着重讲授这些方法的基本原理、计算步骤以及它们在天气分析及动力预报中的应用。
目录
第一章 气象资料的整理
9
阅读
§1.1 气象资料的表示
9
阅读
§1.2 基本统计量
12
阅读
§1.3 统计量的检验与应用
27
阅读
参考文献
43
阅读
第二章 回归分析
45
阅读
§2.1 一元线性回归
45
阅读
§2.2 多元线性回归
57
阅读
§2.3 事件概率回归(REEP)
77
阅读
§2.4 因子数目
83
阅读
§2.5 逐步回归
89
阅读
§2.6 残差分析
109
阅读
§2.7 非线性回归
114
阅读
§2.8 回归分析在气象中的应用
123
阅读
参考文献
129
阅读
第三章 判别分析
132
阅读
§3.1 费歇判别准则
132
阅读
§3.2 多级差别
141
阅读
§3.3 贝叶斯判别准则
154
阅读
§3.4 逐步差别
158
阅读
§3.5 判别分析在气象中的应用
173
阅读
参考文献
176
阅读
第四章 主分量分析
178
阅读
§4.1 两上变量的主分量
178
阅读
§4.2 多个变量的主分量
184
阅读
§4.3 经验正交函数分解
190
阅读
§4.4 主分量的分析的应用
196
阅读
参考文献
208
阅读
第五章 因子分析
208
阅读
§5.1 因子分析的一般模型
208
阅读
§5.2 主要因子
210
阅读
§5.3 特殊因子的考虑
216
阅读
§5.4 砂子轴的转动
218
阅读
§5.5 对应分析
226
阅读
§5.6 因子分析在气象中的应用
232
阅读
参考文献
233
阅读
第六章 典型相关分析
235
阅读
§6.1 典型因子的表示
236
阅读
§6.2 协方差极大原则
241
阅读
§6.3 典型因子的性质及典型相关数的检验
245
阅读
§6.4 典型因子的回归
249
阅读
§6.5 典型相关分析在气象中的应用
261
阅读
参考文献
262
阅读
第七章 聚类分析
263
阅读
§7.1 相似性质度量
263
阅读
§7.2 逐级并法
265
阅读
§7.3 平均权重串组法
268
阅读
§7.4 最近矩心串组法
270
阅读
§7.5 最优分割法
273
阅读
§7.6 聚类分析的应用
276
阅读
参考文献
277
阅读
第八章 时间序列分析
279
阅读
§8.1 随机序列的基本概念
279
阅读
§8.2 自回归模型(AR)
282
阅读
§8.3 滑动平均模型(MA)
288
阅读
§8.4 自回归滑动平均模型(AEMA)
291
阅读
§8.5 非平稳时间序列的处理
303
阅读
§8.6 气象中的时间序列分析应用
304
阅读
参考文献
306
阅读
第九章 谱分析
308
阅读
§9.1 谱的概念
308
阅读
§9.2 功率谱
312
阅读
§9.3 利用功率谱作周期分析
320
阅读
§9.4 滤波
325
阅读
§9.5 交叉谱
333
阅读
§9.6 谱分析的应用
340
阅读
参考文献
341
阅读
第十章 马尔可夫概型分析
343
阅读
§10.1 马尔可夫链
343
阅读
§10.2 转移概率
344
阅读
§10.3 绝对概率
348
阅读
§10.4 转移概率矩阵的谱分解
350
阅读
§10.5 马尔可夫性质的检验
353
阅读
§10.6 马尔可夫概型在气象中的应用
353
阅读
参可文献
356
阅读
第十一章 预报的评分与集成
358
阅读
§11.1 离散型变量的预报评分
358
阅读
§11.2 连续型变量的预报评分
361
阅读
§11.3 预报的集成
362
阅读
§11.4 统计方法的使用
364
阅读
参考文考
367
阅读
习题
368
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