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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6

参考文献10

第二章　选择最大信息的预报因子11

第一节　概率和条件概率以及预报指标11

第二节　天气预报指标的统计检验12

第三节　定量数据时的指标15

第四节　非连续数据时的指标20

第五节　组合因子、预报因子数量的缩减22

第六节　高自相关变量间的相关系数及其统计检验27

参考文献29

第三章　回归分析30

第一节　一元线性回归30

第二节　多元回归分析34

第三节　回归方程的统计检验38

第四节　逐步回归方法44

第五节　选择最优的变量子集51

第六节　正交组合的多元回归57

第七节　最小残差绝对值回归和稳健回归59

第八节　几个定量预报结果的最优综合63

第九节　附录65

参考文献71

第四章　二分类预报73

第一节　天气预报指标群的使用73

第二节　二分类预报的数学模型74

第三节　二分类预报结果的最优经济综合78

第四节　多数表决问题及准确率的理论估计81

参考文献84

第五章　主成分分析85

第一节　基础知识85

第二节　主成分的基本概念88

第三节　主成分的导出91

第四节　主成分的性质95

第五节　因子分析103

第六节　典型相关分析116

参考文献126

第六章　气象场的各种经验正交展开及其应用128

第一节　气象场的经验正交展开128

第二节　扩展的经验正交函数（EEOF）分析143

第三节　向量场的经验正交展开145

第四节 复经验正交函数（CEOF）方法148

第五节　气象场的奇异值分解（SVD）151

第六节　附录158

参考文献169

第七章　判别分析171

第一节　贝叶斯准则的二组判别171

第二节　费希尔准则的线性判别176

第三节　多组判别、错分损失不同时的多组判别184

第四节　多组逐步判别192

第五节　利用马氏距离作多组判别203

参考文献205

第八章　聚类分析206

第一节　相似性统计量206

第二节　系统聚类法219

参考文献202

第九章　奇异谱分析220

第一节 常规EOF和主成分分析220

第二节　奇异谱分析的原理和方法221

第三节 为什么称时间EOF为奇异谱分析225

第四节　奇异谱分析在气象中的应用226

参考文献228

第十章　气象统计预报中的统计检验229

第一节　趋势变化对相关系数的影响229

第二节 相关分析及合成分析中的蒙特卡罗检验方法234

第三节　气象场相关的统计检验237

第四节　多维统计检验、风场的统计检验238

第五节 EOF，SVD的统计检验243

第六节　统计检验的若干注记247

第七节　附录252

参考文献268

第十一章　气象时间序列分析270

第一节　谐波分析方法270

第二节　气象时间序列波谱分析277

第三节　气象时间序列的自回归预报模型282

参考文献287