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天文学

气象统计分析与预报方法

作者：黄嘉佑

出版社：气象出版社出版时间：2022-06-08

开本： 16开 页数： 304

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气象统计分析与预报方法版权信息

ISBN：9787502963460
条形码：9787502963460 ; 978-7-5029-6346-0
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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天文学

气象统计分析与预报方法内容简介

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，如多元分析中的回归分析、主分量分析、因子分析、判别分析、聚类分析及时间序列分析中的自回归滑动平均模型、谱分析及马尔可夫概型分析等。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。本书经中国气象局高等学校大气科学类教材编审领导小组审查，并经教育部高等学校教学指导委员会确认，作为大学本科通用教材。此外也可作为大专院校有关专业教学参考书，对气象业务人员也有参考价值。

气象统计分析与预报方法目录

再版前言第1章大气变量 1.1 大气变量的表示 1.2 基本统计量 1.3 大气变量的分布 1.4 统计量的检验 1.5 大气变量在气象中的应用参考文献第2章相关分析 2.1 变量之间关系 2.2 离散变量之间的关系 2.3 变量序列关系的度量 2.4 相关系数的显著性检验 2.5 相关分析在气象中的应用参考文献第3章回归分析 3.1 一元线性回归 3.2 多元线性回归 3.3 事件概率回归 3.4 因子数目 3.5 逐步回归 3.6 残差分析 3.7 非线性回归 3.8 回归分析在气象中的应用参考文献第4章判别分析 4.1 费希尔判别准则 4.2 多级判别 4.3 贝叶斯判别准则 4.4 逐步判别 4.5 判别分析在气象中的应用参考文献第5章主分量分析 5.1 两个变量的主分量 5.2 多个变量的主分量 5.3 经验正交函数分解 5.4 主分量分析的应用参考文献第6章因子分析 6.1 因子分析的一般模型 6.2 主要因子 6.3 特殊因子的考虑 6.4 因子轴的转动 6.5 对应分析 6.6 因子分析在气象中的应用参考文献第7章典型相关分析 7.1 典型因子的表示 7.2 协方差极大原则 7.3 典型因子的性质及典型相关系数的检验 7.4 典型因子的回归 7.5 典型相关分析在气象中的应用参考文献第8章聚类分析 8.1 相似性度量 8.2 逐级归并法 8.3 平均权重串组法 8.4 *近矩心串组法 8.5 *优分割法 8.6 聚类分析在气象中的应用参考文献第9章时间序列分析 9.1 随机序列的基本概念 9.2 自回归模型(AR) 9.3 滑动平均模型(MA) 9.4 自回归滑动平均模型(ARMA) 9.5 非平稳时间序列的处理 9.6 时间序列分析在气象中的应用参考文献第lO章谱分析 lO.1 谱的概念 10.2 功率谱 10.3 利用功率谱做周期分析 10.4 滤波 10.5 交叉谱 10.6 谱分析在气象中的应用参考文献第ll章马尔可夫概型分析 11.1 马尔可夫链 11.2 转移概率 11.3 绝对概率 11.4 转移概率矩阵的谱分解 11.5 马尔可夫性质的检验 11.6 马尔可夫概型在气象中的应用参考文献第12章预报的评分与集成 12.1 离散型变量的预报评分 12.2 连续型变量的预报评分 12.3 预报的集成 12.4 统计方法的使用 12.5 预报评分与集成在气象中的应用参考文献附录A 矩阵和向量的微分附录B 消去求逆紧凑方案解非齐次线性方程组 B1 求解求逆紧凑变换法 B2 紧凑求解求逆的几个性质附录C 求函数的条件极值附录D 求矩阵的特征值及特征向量 D1 矩阵的特征值问题 D2 用雅可比法求矩阵的特征值及特征向量 D3 用幂法求矩阵*大特征值 D4 求实非对称阵的特征值及特征向量附录E 常用气象数据处理软件 E1 序列分析 E2 多要素相关与回归分析 E3 要素场分析 E4 频谱分析附录F 气象统计常用数表 F1 正态分布（密度函数）表 F2 正态分布函数表 F3 X2分布表 F4 F分布表 F5 t分布表

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