氣象統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報方法（第三版）

定　價：￥39.00

作　者：	黃嘉佑編著
出版社：	氣象出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	氣象學(xué)

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ISBN：	9787502929046	出版時間：	2004-03-01	包裝：	膠版紙
開本：	23cm	頁數(shù)：	298	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《氣象統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報方法（第3版）》主要介紹了氣象學(xué)中有關(guān)天氣統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報方面的基本理論及計(jì)算方法，系統(tǒng)地閱述了目前國內(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?！稓庀蠼y(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報方法（第3版）》著重講授這些方法和基本原理、計(jì)算步驟以及它們在天氣分析及動力預(yù)報中的應(yīng)用?！稓庀蠼y(tǒng)計(jì)分析與預(yù)報方法（第3版）》經(jīng)中國氣象局高等學(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。對氣象業(yè)務(wù)人員也有參考價值。

作者簡介

　　詹姆斯·P·德爾加多曾經(jīng)帶領(lǐng)或參加過世界各地失事船只的勘察工作。他所從事過的海底探查包括英國皇家郵船“泰坦尼克”號（曾參加過“泰坦尼克”號幸存者的救援工作）、“卡帕西雅”號、美國軍艦“亞利桑那”號以及在比基尼環(huán)礁被核爆炸擊沉的艦隊(duì)。他是英屬哥倫比亞溫哥華海洋博物館的執(zhí)行理事，曾擔(dān)任過美國政府海洋保護(hù)項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人，也曾作為海洋歷史學(xué)家在美國國家公園處工作。不在博物館時，他就和暢銷作家克里弗卡斯勒一起作為考古學(xué)家為一個新的電視系列節(jié)目“海洋探險者”工作。觀眾朋友可以在“國家地理”和“歷史”中看到這個節(jié)目。作為“皇家地理協(xié)會”和“探險者俱樂部’’的成員，德爾加多撰寫或編輯了將近三十本著作、寫作了大量文章。最近，他的《穿越世界上空—探索西北通道》在加拿大、美國、英國周步發(fā)行，成為一本暢銷書。他的其他著作還包括《大英博物館水下及海洋考古百科全書》、《鬼船——比基尼環(huán)礁的沉船》、《偉大的美國船只》，他還為孩子們寫了三本書：《美國戰(zhàn)艦的沉船》、《美國當(dāng)?shù)氐某链芬约啊段餍新飞系某链贰?/div>

圖書目錄

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 單個變量
1.1.2 多個變量
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)報值的置信區(qū)間
2.2.9 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)報
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)報的評分與集成
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