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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