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第一章监测数据绪论1

第一节 环境监测数据的基本意义1

第二节 环境监测数据的性质2

一、环境监测数据分类2

二、环境监测数据的来源2

三、环境监测数据的三维系统特性3

四、环境监测数据的基本特征3

第三节 环境监测数据的分析4

一、监测数据分析的目的4

二、监测数据分析的基本步骤5

三、监测数据时间序列与统计分析9

（一）、数据时间序列分析9

（二）、数据统计分析14

第四节 环境监测数据的解释技术29

一、数据经验频数分布29

二、数据理论频率分布31

三、中位数32

四、百分位数32

五、数据的区间估计32

六、数据移动平均值33

第二章监测数据抽样分布与大数定律35

第一节 总体与样本35

一、统计推断35

二、总体与样本35

三、数据多维随机变量的样本36

第二节、样本分布与抽样分布37

一、样本分布37

二、样本分布的数学特征37

三、抽样分布38

四、抽样分布的数字特征39

第三节 几种重要的抽样分布40

一、与样本均值和方差有关的抽样分布40

二、顺序统计量分布40

三、样本极值的分布41

第四节 大数定律与中心极限定理41

一、几种收敛42

二、大数定律42

三、中心极限定理43

第三章回归分析45

第一节 回归分析的定义和用途45

第二节 一元线性回归46

一、一元线性回归方程46

二、回归直线的相关系数48

三、方差分析51

四、一元曲线的线性化变换原理及步骤52

第三节 二元线性回归58

一、二元线性回归方程58

二、回归平面的计算步骤和格式59

三、二元线性回归的偏相关系数60

第四节 多元线性回归61

一、多元线性回归的基本特征61

二、多元线性回归预极取值和精度65

三、多元线性回归中多因素相关分析66

四、逐步回归（求解最优方程）66

五、双重筛选逐步回归法68

第五节 回归分析的统计检验69

一、回归方程的显著性检验69

二、各自变量的显著性检验73

第六节 曲线拟合73

一、公式的选择74

二、参数的估计74

第四章最小二乘法76

第一节 基本概念76

第二节 最小二乘法原理77

一、最小二乘法准则77

二、最小二乘法与最大似然法78

三、最小二乘法估计a、b79

第三节 回归系数的最小二乘法估计81

一、正规方程组81

二、正规方程组的一般形式81

三、正规方程组的中心化形式83

四、标准正规方程组85

第四节 无约束的最小二乘拟合87

一、线性情况87

二、参数估计值的误差88

三、监测值的重新估计89

四、多项式拟合92

第五章环境监测数据的基本的运算处理94

第一节 监测数据的数理统计94

一、监测数据的正规化和标准化94

二、监测数据的平均指标95

三、监测数据的变异指标99

四、监测数据均数的标准误及其应用105

五、均数的显著性检验（假设检验）108

六、样本均数与总体均数的比较111

七、显著性检验的注意事项112

第二节 监测数据处理的基本运算113

一、常用的几种基本运算113

（一）、最小二乘法求解113

（二）、数据阵最大最小值114

（三）、数据滑动平均值114

（四）、数据阵的均值化114

（五）、数据阵优序化115

（六）、数据累加与累差计算116

二、监测数据综合处理与评价116

（一）、灰色统计116

（二）、灰色聚类117

（三）、数据组合分析118

（四）、数据关联分析118

（五）、监测数据分布类型的判断119

（六）、综合污染指数120

（七）、数据相关性分析与计算121

（八）、污染扩散数学模型计算121

三、数值分析与编程122

（一）、超定方程组122

（二）、数据处理中的插值计算123

（三）、拉格朗曰（Lagrange）插值123

（四）、牛顿插值125

（五）、三次样条插值127

（六）、数值微分129

（七）、正交多项式逼近130

第六章程序132