出版時(shí)間:2004-3 出版社:氣象出版社 作者:黃嘉佑 頁(yè)數(shù):298 字?jǐn)?shù):329000
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內(nèi)容概要
本書主要介紹了氣象學(xué)中有關(guān)天氣統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報(bào)方面的基本理論及計(jì)算方法,系統(tǒng)地閱述了目前國(guó)內(nèi)外常用的有關(guān)方法,如多元分析的回歸分析、主分量分析、因子分析、判別分析、聚類分析及時(shí)間序列分析中的自回歸滑動(dòng)平均模型、譜分析及馬爾可夫概型分析等。本書著重講授這些方法和基本原理、計(jì)算步驟以及它們?cè)谔鞖夥治黾皠?dòng)力預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。 本書經(jīng)中國(guó)氣象局高等學(xué)校大氣科學(xué)類教材編審領(lǐng)導(dǎo)小組審查,并經(jīng)教育部高等學(xué)校教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)確認(rèn),作為大學(xué)本科通用教材。此外也可作為大專院校有關(guān)專業(yè)教學(xué)參考書。對(duì)氣象業(yè)務(wù)人員也有參考價(jià)值。
書籍目錄
再版前言第一版前言第一章 氣象資料的整理 1.1 氣象資料的表示 1.1.1 單個(gè)變量 1.1.2 多個(gè)變量 1.2 基本統(tǒng)計(jì)計(jì)量 1.2.1 平均值 1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)差與方差 1.2.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 1.2.4 分級(jí)相關(guān)系數(shù)與列聯(lián)差 1.2.5 自協(xié)方差與自相關(guān)系數(shù) 1.2.6 落后交叉協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 1.2.7 峰度系數(shù)與偏度與系數(shù) 1.3 統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)與應(yīng)用 1.3.1 平均值的顯著性檢驗(yàn) 1.3.2 兩組樣本平均值差異的顯著性檢驗(yàn) 1.3.3 方差的顯著性檢驗(yàn) 1.3.4 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) 1.3.5 變量的分布檢驗(yàn) 1.3.6 氣象中的應(yīng)用 參考文獻(xiàn)第二章 回歸分析 2.1 一元線性回歸 2.1.1 一元線性回歸模型 2.1.2 回歸問題的方差分析 2.1.3 相關(guān)系數(shù)與線性回歸 2.1.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 2.1.5 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 2.1.6 預(yù)報(bào)值的置信區(qū)間 2.2 多元線性回歸 2.2.1 多元線性回歸模型 2.2.2 向量β的最小二乘估計(jì) 2.2.3 回歸系數(shù)向量b的統(tǒng)計(jì)性質(zhì) 2.2.4 線性回歸模型的其它形式 2.2.5 回歸問題的方差分析 2.2.6 復(fù)相關(guān)系數(shù) 2.2.7 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 2.2.8 預(yù)報(bào)值的置信區(qū)間 2.2.9 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)報(bào) 2.3 事件概率回歸(REEP) 2.3.1 事件概率回歸方程的建立 2.3.2 概率回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 2.3.3 變量為原值的事件概率回歸方程 2.4 因子數(shù)目 2.5 逐步回歸 2.5.1 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 2.5.2 “最優(yōu)”回歸方程的選擇 2.5.3 逐步剔除方案 2.5.4 逐步引進(jìn)方案 2.5.5 雙重檢驗(yàn)的逐步回歸方案 2.5.6 逐步回歸例子 2.6 殘差分析 2.6.1 殘差散布分析 2.6.2 預(yù)報(bào)殘差方差分析 2.7 非線性回歸 2.7.1 多項(xiàng)式回歸 2.7.2 可化為線性的曲線回歸 2.7.3 一般的非線性回歸模型 2.7.4 Logit模型 2.8 回歸分析在氣象中的應(yīng)用 參考文獻(xiàn)第三章 判別分析第四章 主分量分析第五章 因子分析第六章 典型相關(guān)分析第七章 聚類分析第八章 時(shí)間序列分析第九章 譜分析第十章 馬爾可夫概型分析第十一章 預(yù)報(bào)的評(píng)分與集成習(xí)題附錄A 矩陣和向量的微分附錄B 用消去求逆緊湊方案解非齊次線性方程組附錄C 求函數(shù)的條件極值附錄D 求矩陣的特征值及特征向量附錄E 常用氣象數(shù)據(jù)處理軟件附錄F 氣象統(tǒng)計(jì)常用數(shù)表
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氣象統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報(bào)方法 PDF格式下載