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作者簡介
目次
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《氣象統計分析與預報方法》主要介紹了氣象學中有關天氣統計分析與預報方面的基本理論及計算方法，系統地閱述了目前國內外常用的有關方法，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。《氣象統計分析與預報方法》著重講授這些方法和基本原理、計算步驟以及它們在天氣分析及動力預報中的應用。《氣象統計分析與預報方法》經中國氣象局高等學校大氣科學類教材編審領導小組審查，并經教育部高等學校教學指導委員會確認，作為大學本科通用教材。此外也可作為大專院校有關專業教學參考書。對氣象業務人員也有參考價值。
作者簡介
黃嘉佑，男，北京大學系主任，教授。1940年7月5日出生於香港，廣東新會人漢族。1963d年畢業干北京大學地球物理系并留校任教。現任北京大學地球物理系主任，天氣動力學專業博士生導師。兼任中國民主同盟北京大學基層委員會副主委，中國氣象學會副理事長，中國氣象學會統計氣象學專業委員會副主任中國現場統計學會地質氣象專業委員會副秘書長。曾多次參加過國家和自然科學基金重大科研項目和國家科委“重中之重”科研項目的研究。先后三次（1980，1989，1991年）獲國家教委科學技術進步二等獎；1992年獲河南省氣象局氣象科學技術進步獎特等獎；199、1992年獲北京大學科學研究成果一、二等獎；1993年獲河南省科學技術進步獎二等獎：1996年獲河南省科學技術進步獎一等獎。在教學上，曾獲北京大學1992—1993年度教學優秀獎和1996年氣象第三屆優秀教材一等獎。獨立和合著出版6本專著，參加編寫大氣與環境辭典2部發表論文90余篇。主要著作有：《氣象巾的譜分析》（合著），氣象出版社：《氣象統計分析與預報方法》，氣象出版社；《統計動力分析與預報》氣象出版社。
目次
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 基本統計計量
1.2.1 平均值
1.2.2 標準差與方差
1.2.3 協方差與相關係數
1.2.4 分級相關係數與列聯差
1.2.5 自協方差與自相關係數
1.2.6 落后交叉協方差與相關係數
1.2.7 峰度系數與偏度與系數
1.3 統計量的檢驗與應用
1.3.1 平均值的顯著性檢驗
1.3.2 兩組樣本平均值差異的顯著性檢驗
1.3.3 方差的顯著性檢驗
1.3.4 相關係數的檢驗
1.3.5 變量的分布檢驗
1.3.6 氣象中的應用
參考文獻
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 相關係數與線性回歸
2.1.4 回歸方程的顯著性檢驗
2.1.5 回歸系數的顯著性檢驗
2.1.6 預報值的置信區間
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
2.2.3 回歸系數向量b的統計性質
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 復相關係數
2.2.7 回歸方程的顯著性檢驗
2.2.8 預報值的置信區間
2.2.9 利用回歸方程進行預報
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
2.3.3 變量為原值的事件概率回歸方程
2.4 因子數目
2.5 逐步回歸
2.5.1 回歸系數的顯著性檢驗
2.5.2 “最優”回歸方程的選擇
2.5.3 逐步剔除方案
2.5.4 逐步引進方案
2.5.5 雙重檢驗的逐步回歸方案
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 預報殘差方差分析
2.7 非線性回歸
2.7.1 多項式回歸
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用
參考文獻
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 預報的評分與集成
習題
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 求函數的條件極值
附錄D 求矩陣的特徵值及特徵向量
附錄E 常用氣象數據處理軟件
附錄F 氣象統計常用數表
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 基本統計計量
1.2.1 平均值
1.2.2 標準差與方差
1.2.3 協方差與相關係數
1.2.4 分級相關係數與列聯差
1.2.5 自協方差與自相關係數
1.2.6 落后交叉協方差與相關係數
1.2.7 峰度系數與偏度與系數
1.3 統計量的檢驗與應用
1.3.1 平均值的顯著性檢驗
1.3.2 兩組樣本平均值差異的顯著性檢驗
1.3.3 方差的顯著性檢驗
1.3.4 相關係數的檢驗
1.3.5 變量的分布檢驗
1.3.6 氣象中的應用
參考文獻
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 相關係數與線性回歸
2.1.4 回歸方程的顯著性檢驗
2.1.5 回歸系數的顯著性檢驗
2.1.6 預報值的置信區間
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
2.2.3 回歸系數向量b的統計性質
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 復相關係數
2.2.7 回歸方程的顯著性檢驗
2.2.8 預報值的置信區間
2.2.9 利用回歸方程進行預報
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
2.3.3 變量為原值的事件概率回歸方程
2.4 因子數目
2.5 逐步回歸
2.5.1 回歸系數的顯著性檢驗
2.5.2 “最優”回歸方程的選擇
2.5.3 逐步剔除方案
2.5.4 逐步引進方案
2.5.5 雙重檢驗的逐步回歸方案
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 預報殘差方差分析
2.7 非線性回歸
2.7.1 多項式回歸
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用
參考文獻
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 預報的評分與集成
習題
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 求函數的條件極值
附錄D 求矩陣的特徵值及特徵向量
附錄E 常用氣象數據處理軟件
附錄F 氣象統計常用數表
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