标题：气象统计分析与预报方法
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