《气象科研与预报中的多元分析方法》求取 ⇩

第一章气象资料及其表示方法1

第一节 单个要素的气象资料1

第二节 多要素的气象资料8

第二章选择最大信息的预报因子16

第一节 概率和条件概率以及预报指标16

第二节 天气预报指标的统计检验18

第三节 定量数据时的指标22

第四节 非连续数据时的指标27

第五节 非线性情况下的指标39

第六节 变量间的相关性在选因子时的作用41

第七节 组合因子、预报因子数量的缩减47

第八节 高自相关变量间的相关系数及其统计检验56

第三章回归分析58

第一节 一元线性回归58

第二节 多元回归分析61

第三节 回归方程的统计检验66

第四节 逐步回归方法72

第五节 选择最优的变量子集83

第六节 正交组合的多元回归91

第七节 最小残差绝对值回归和稳健回归94

第八节 几个定量预报结果的最优综合100

第四章二分类预报109

第一节 天气预报指标群的使用109

第二节 二分类预报的数学模型111

第三节 简易综合预报方法116

第四节 二分类预报结果的最优经济综合121

第五节 多数表决问题及准确率的理论估计125

第五章主成分分析134

第一节 基础知识134

第二节 主成分的基本概念138

第三节 主成分的导出143

第四节 主成分的性质149

第五节 因子分析160

第六节 对应分析175

第七节 典型相关分析185

第八节 附录200

第六章气象场的各种自然正交展开及其应用205

第一节 气象场的自然正交展开205

第二节 扩展的自然正交函数（EEOF）分析217

第三节 向量场的自然正交展开221

第四节 复自然正交展开（CEOF）方法223

第五节 气象场的奇异值分解（SVD）229

第七章判别分析239

第一节 二组判别239

第二节 利用正交变换的二次判别方法250

第三节 费雪尔准则的线性判别及有关问题260

第四节 多组判别、错分损失不同时的多组判别271

第五节 多组逐步判别284

第六节 利用马氏距离作多组判别303

第七节 附录306

第八章聚类分析312

第一节 相似性统计量312

第二节 系统聚类法315

第三节 动态聚类法和分解法325

第四节 模糊聚类326

第五节 气象研究和预报中应用聚类分析的若干问题338

第九章多元分析专用程序（FORTRAN语言）341

程序1方差最大的正交旋转主因子分析341

程序2气象场的奇异值分解342

程序3利用正交变换的二次判别方法343