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目录 1

前言 1

第一章 气象资料的整理 1

§1.1 气象资料的表示 1

§1.2 基本统计量 4

§1.3 统计量的检验与应用 19

参考文献 35

第二章 回归分析 37

§2.1 一元线性回归 37

§2.2 多元线性回归 49

§2.3 事件概率回归（REEP） 69

§2.4 因子数目 75

§2.5 逐步回归 81

§2.6 残差分析 101

§2.7 非线性回归 106

§2.8 回归分析在气象中的应用 115

参考文献 121

第三章 判别分析 124

§3.1 费歇判别准则 124

§3.2 多级判别 133

§3.3 贝叶斯判别准则 146

§3.4 逐步判别 150

§3.5 判别分析在气象中的应用 165

参考文献 168

第四章 主分量分析 170

§4.1 两个变量的主分量 170

§4.2 多个变量的主分量 176

§4.3 经验正交函数分解 182

§4.4 主分量分析的应用 188

参考文献 197

第五章 因子分析 200

§5.1 因子分析的一般模型 200

§5.2 主要因子 202

§5.3 特殊因子的考虑 208

§5.4 因子轴的转动 210

§5.5 对应分析 218

§5.6 因子分析在气象中的应用 224

参考文献 225

第六章 典型相关分析 227

§6.1 典型因子的表示 228

§6.2 协方差极大原则 233

§6.3 典型因子的性质及典型相关系数的检验 237

§6.4 典型因子的回归 241

§6.5 典型相关分析在气象中的应用 253

参考文献 254

第七章 聚类分析 255

§7.1 相似性度量 255

§7.2 逐级归并法 257

§7.3 平均权重串组法 260

§7.4 最近矩心串组法 262

§7.5 最优分割法 265

§7.6 聚类分析的应用 268

参考文献 269

第八章 时间序列分析 271

§8.1 随机序列的基本概念 271

§8.2 自回归模型（AR） 274

§8.3 滑动平均模型（MA） 280

§8.4 自回归滑动平均模型（ARMA） 283

§8.5 非平稳时间序列的处理 295

§8.6 气象中的时间序列分析应用 296

参考文献 298

第九章 谱分析 300

§9.1 谱的概念 300

§9.2 功率谱 304

§9.3 利用功率谱作周期分析 312

§9.4 滤波 317

§9.5 交叉谱 325

§9.6 谱分析的应用 332

参考文献 333

第十章 马尔可夫概型分析 335

§10.1 马尔可夫链 335

§10.2 转移概率 336

§10.3 绝对概率 340

§10.4 转移概率矩阵的谱分解 342

§10.5 马尔可夫性质的检验 345

§10.6 马尔可夫概型在气象中的应用 345

参考文献 348

§11.1 离散型变量的预报评分 350

第十一章 预报的评分与集成 350

§11.2 连续型变量的预报评分 353

§11.3 预报的集成 354

§11.4 统计方法的使用 356

参考文献 359

习题 360

附录 363

附录A 矩阵和向量的微分 363

附录B 用消去求逆紧凑方案解非齐次线性方程组 364

附录C 求函数的条件极值 369

附录D 求矩阵的特征值及特征向量 370

附表 383

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