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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

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