回归分析在气象中的应用 因子分析在气象中的应用 谱分析的应用
图书摘要
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。乐统地阐述了目前国内外常用的有关方法，加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反动力预报中的应用。术书经国家气象局高等学校气象类教材编审领导小组审查，确认为作为大学本科通用教材。此外也可作为大专院校有夫专业教学参考书，对气象业务人员也有参考价值。
基本信息
书名 气象统计分析与预报方法
责任者 黄嘉佑
主要责任关系 编著
出版社 气象出版社
出版地 北京
出版日期 1990-1
标识 ISBN7-5029-0316-X/21101002135
标识类型 ISBN
中图法分类号 P45
ISBN号 7-5029-0316-X
图书目录
目 录 ----------------6
前言 ----------------4
第一章 气象资料的整理 ----------------10
§1．1 气象资料的表示 ----------------10
§1．2 基本统计量 ----------------13
§1．3 统计量的检验与应用 ----------------28
参考文献 ----------------44
第二章 回归分析 ----------------46
§2．1 一元线性回归 ----------------46
§2．2 多元线性回归 ----------------58
§2．3 事件概率回归REEp) ----------------78
§2．4 因子数目 ----------------84
§2．5 逐步回归 ----------------90
§2．6 残差分析 ----------------110
§2．7 非线性回归 ----------------115
§2．8 回归分析在气象中的应用 ----------------124
参考文献 ----------------130
第三章 判别分析 ----------------133
§3．1 费歇判别准则 ----------------133
§3．2 多级判别 ----------------142
§3．3 贝叶斯判别准则 ----------------155
§3．4 逐步判别 ----------------159
§3．5 判别分析在气象中的应用 ----------------174
参考文献 ----------------177
第四章 主分量分析 ----------------179
§4．1 两个变量的主分量 ----------------179
§4．2 多个变量的主分量 ----------------185
§4．3 经验正交函数分解 ----------------191
§4．4 主分量分析的应用 ----------------197
参考文献 ----------------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 特殊因子的考虑 ----------------217
§5．4 因子轴的转动 ----------------219
§5．5 对应分析 ----------------227
§5．6 因子分析在气象中的应用 ----------------233
参考文献 ----------------234
第六章 典型相关分析 ----------------236
§6．1 典型因子的表示 ----------------237
§6．2 协方差极大原则 ----------------242
§6．3 典型因子的性质及典型相关系效的检验 ----------------246
§6．4 典型因子的回归 ----------------250
§6．5 典型相关分析在气象中的应用 ----------------262
参考文献 ----------------263
第七章 聚类分析 ----------------264
§7．1 相似性度量 ----------------264
§7．2 逐级归并法 ----------------266
§7．3 平均权重串组法 ----------------269
§7．4 最近矩心串组法 ----------------271
§7．5 最优分割法 ----------------274
§7．6 聚类分析的应用 ----------------277
参考文献 ----------------278
第八章 时间序列分析 ----------------280
§8．1 随机序列的基本概念 ----------------280
§8．2 自回归模型(AR) ----------------283
§8．3 滑动平均模型(MA) ----------------289
§8．4 自回归滑动平均模型(ARMA) ----------------292
§8．5 非平稳时间序列的处理 ----------------304
§8．6 气象中的时间序列分析应用 ----------------305
参考文献 ----------------307
第九章 谱分析 ----------------309
§9．1 谐的概念 ----------------309
§9．2 功率谱 ----------------313
§9．3 利用功率谱作周期分析 ----------------321
§9．4 滤波 ----------------326
§9．5 交叉谱 ----------------334
§9．6 谱分析的应用 ----------------341
参考文献 ----------------342
第十章 马尔可夫概型分析 ----------------344
§10．1 马尔可夫链 ----------------344
§10．2 转移概率 ----------------345
§10．3 绝对概率 ----------------349
§10．4 转移概率矩阵的谱分解 ----------------351
§10．5 马尔可夫性质的检验 ----------------354
§10．6 马尔可夫概型在气象中的应用 ----------------354
参考文献 ----------------357
第十一章 预报的评分与集成 ----------------359
§11．1 离散型变量的预报评分 ----------------359
§11．2 连续型变量的预报评分 ----------------362
§11．3 预报的集成 ----------------363
§11．4 统计方法的使用 ----------------365
参考文献 ----------------378
习题 ----------------369
附录 ----------------372
附录A 矩阵和向量的微分 ----------------372
附录B 用消去求逆紧凑方案解非齐次线性方程组 ----------------373
附录C 求函数的条件极值 ----------------378
附录D 求矩阵的特征值及特征向量 ----------------379
附表 ----------------392
参考资料
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