气象统计分析与预报方法（第4版）
出版时间:
2016-05
版次:
4
ISBN:
9787502963460
定价:
48.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
304页
字数:
398千字
正文语种:
简体中文
234人买过
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《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。
《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。 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 最近矩心串组法
8．5 最优分割法
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10章 谱分析
10．1 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11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 用幂法求矩阵最大特征值
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 f分布表
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内容简介:
《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。
《气象统计分析与预报方法（第4版）》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。
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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 最近矩心串组法
8．5 最优分割法
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10章 谱分析
10．1 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11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 用幂法求矩阵最大特征值
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 f分布表
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平均发货14小时
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平均发货32小时
成功完成率69.49%
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