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气科院、中科院气象统计学课程-回归分析
软件大小:5.92 MB 软件类型:国产软件
软件语言:简体中文 软件授权:共享软件
软件提交:mofangbao 更新时间:2011-05-13 20:08:34
软件作者: 软件等级:
官方网址:官方网站 程序演示:演示地址
运行环境:/all
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软件介绍
气科院、中科院气象统计学课程-回归分析
Part I 一元线性回归,方差分析,显著性检验
什么是回归分析?
数学的一个重要任务是从数量方面分析、揭示、表达现实世界中普遍地存在着的变量之间的关系。一般来说,变量之

间的关系可分为两类:
1. 确定性的函数关系:已知一个(或几个)变量的值,就可以精确地求出另一个变量的值。
2. 非确定性的相关关系:几个变量之间存在着密切的关系,但不能由一个(或几个)变量的值精确地求出另一个变

量的值。在相关关系中至少有一个变量是随机变量。
回归分析是研究变量之间的相关关系的一种统计方法。回归(regression)这一术语是1886年高尔顿(Galton)研究

遗传现象时引进的。
回归分析对于大气科学有什么用?
大气是一个非线性动力系统,从确定性的意义上讲大气运动不具有完全的可预报性;
天气业务预报和气候预测都是在统计预报的基础上发展而来的;
在数值预报盛行前纯粹的统计预报是天气和气候预测的主要手段;
数值预报逐渐成熟后,统计方法与数值预报相结合可丰富预报结果
提供具体气象要素的概率预报
提供非格点地点,即站点(如具体城市)的详细预报结果
...
第二部分 多元回归
概述
多元回归是线性回归中最常用的回归模型之一。
在气象统计预报中,通常要寻找某个气象要素与多个因子之间的关系。通常可利用多元回归建立预报模型。
与一元回归类似的是:多元回归也只有一个预报量。
与一元回归不同之处为:预报因子不止一个。
...
第三部分 逐步回归
预报因子筛选
虽然潜在可用的预报因子很多,但并不是预报因子越多越好,事实上,回归方程包含太多的预报因子常是非常危险的


因此,在建立回归方程时,存在一个重要的问题,即如何对众多的自变量进行筛选;
即建立最优的回归模型。
最优回归模型
优回归模型的含义是:
预报准确,我们希望在回归方程中尽可能多的包含预报因子,尤其是不能遗漏对预报量有显著作用的预报因子,而回

归方程包含的预报因子越多,回归平方和就越大,则残差平方和就越小,即回归方程越显著;
...
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