回歸分析在氣象中的應用 因子分析在氣象中的應用 譜分析的應用
圖書摘要
本書主要介紹氣象學中有關天氣統計分析與預報方面的基本理論及計算方法。樂統地闡述了目前國內外常用的有關方法，加多元分析中的回歸分析、主分量分析、因子分析，判別分析、聚類分析及時間序列分析中的自回歸滑動平均模型、譜分析及馬爾可夫概型分析等；本書著重講授這些方法的基本原理、計算步驟以及它們在天氣分析反動力預報中的應用。術書經國家氣象局高等學校氣象類教材編審領導小組審查，確認為作為大學本科通用教材。此外也可作為大專院校有夫專業教學參考書，對氣象業務人員也有參考價值。
基本信息
書名 氣象統計分析與預報方法
責任者 黃嘉佑
主要責任關系 編著
出版社 氣象出版社
出版地 北京
出版日期 1990-1
標識 ISBN7-5029-0316-X/21101002135
標識類型 ISBN
中圖法分類號 P45
ISBN號 7-5029-0316-X
圖書目錄
目 錄 ----------------6
前言 ----------------4
第一章 氣象資料的整理 ----------------10
§1．1 氣象資料的表示 ----------------10
§1．2 基本統計量 ----------------13
§1．3 統計量的檢驗與應用 ----------------28
參考文獻 ----------------44
第二章 回歸分析 ----------------46
§2．1 一元線性回歸 ----------------46
§2．2 多元線性回歸 ----------------58
§2．3 事件概率回歸REEp) ----------------78
§2．4 因子數目 ----------------84
§2．5 逐步回歸 ----------------90
§2．6 殘差分析 ----------------110
§2．7 非線性回歸 ----------------115
§2．8 回歸分析在氣象中的應用 ----------------124
參考文獻 ----------------130
第三章 判別分析 ----------------133
§3．1 費歇判別準則 ----------------133
§3．2 多級判別 ----------------142
§3．3 貝葉斯判別準則 ----------------155
§3．4 逐步判別 ----------------159
§3．5 判別分析在氣象中的應用 ----------------174
參考文獻 ----------------177
第四章 主分量分析 ----------------179
§4．1 兩個變量的主分量 ----------------179
§4．2 多個變量的主分量 ----------------185
§4．3 經驗正交函數分解 ----------------191
§4．4 主分量分析的應用 ----------------197
參考文獻 ----------------206
第五章 因子分析 ----------------209
§5．1 因子分析的一股模型 ----------------209
§5．2 主要因子 ----------------211
§5．3 特殊因子的考慮 ----------------217
§5．4 因子軸的轉動 ----------------219
§5．5 對應分析 ----------------227
§5．6 因子分析在氣象中的應用 ----------------233
參考文獻 ----------------234
第六章 典型相關分析 ----------------236
§6．1 典型因子的表示 ----------------237
§6．2 協方差極大原則 ----------------242
§6．3 典型因子的性質及典型相關系效的檢驗 ----------------246
§6．4 典型因子的回歸 ----------------250
§6．5 典型相關分析在氣象中的應用 ----------------262
參考文獻 ----------------263
第七章 聚類分析 ----------------264
§7．1 相似性度量 ----------------264
§7．2 逐級歸并法 ----------------266
§7．3 平均權重串組法 ----------------269
§7．4 最近矩心串組法 ----------------271
§7．5 最優分割法 ----------------274
§7．6 聚類分析的應用 ----------------277
參考文獻 ----------------278
第八章 時間序列分析 ----------------280
§8．1 隨機序列的基本概念 ----------------280
§8．2 自回歸模型(AR) ----------------283
§8．3 滑動平均模型(MA) ----------------289
§8．4 自回歸滑動平均模型(ARMA) ----------------292
§8．5 非平穩時間序列的處理 ----------------304
§8．6 氣象中的時間序列分析應用 ----------------305
參考文獻 ----------------307
第九章 譜分析 ----------------309
§9．1 諧的概念 ----------------309
§9．2 功率譜 ----------------313
§9．3 利用功率譜作周期分析 ----------------321
§9．4 濾波 ----------------326
§9．5 交叉譜 ----------------334
§9．6 譜分析的應用 ----------------341
參考文獻 ----------------342
第十章 馬爾可夫概型分析 ----------------344
§10．1 馬爾可夫鏈 ----------------344
§10．2 轉移概率 ----------------345
§10．3 絕對概率 ----------------349
§10．4 轉移概率矩陣的譜分解 ----------------351
§10．5 馬爾可夫性質的檢驗 ----------------354
§10．6 馬爾可夫概型在氣象中的應用 ----------------354
參考文獻 ----------------357
第十一章 預報的評分與集成 ----------------359
§11．1 離散型變量的預報評分 ----------------359
§11．2 連續型變量的預報評分 ----------------362
§11．3 預報的集成 ----------------363
§11．4 統計方法的使用 ----------------365
參考文獻 ----------------378
習題 ----------------369
附錄 ----------------372
附錄A 矩陣和向量的微分 ----------------372
附錄B 用消去求逆緊湊方案解非齊次線性方程組 ----------------373
附錄C 求函數的條件極值 ----------------378
附錄D 求矩陣的特征值及特征向量 ----------------379
附表 ----------------392
參考資料 >