目录 1
第一章 线性代数的基本知识 1
§1 线性代数与概率统计预报 1
§2 矩阵运算规则和性质 2
§3 向量运算、垂线问题 7
§4 实对称矩阵、特征值和特征向量 13
§5 线性代数方程组求解法 21
第二章 概率统计基本知识 30
§1 基本概念和基本定理 30
§2 随机变量的分布函数 35
§3 数学期望、方差、相关矩阵 40
§4 条件分布、条件期望及其计算 44
§5 统计假设检验 47
第三章 概率统计预报模式的产生 65
§1 概率统计预报模式 65
§2 可能预报因子的提供 65
§3 人工挑选因子 67
§4 利用电子计算机挑选因子 68
§5 从观测要素产生组合因子 68
§1 谚语序列列联表 76
第四章 简易统计预报方法 76
§2 多因子综合相关 78
§3 点聚图和概率密度分布图 79
§4 简化回归 81
§5 简化分波 82
§6 单站要素曲线分型指标 85
§7 余差图算法 86
§8 其它方法 87
§1 回归预报的课题 88
§2 多元线性回归预报基本概念 88
第五章 多元线性回归预报 88
§3 正交化回归 92
§4 逐步回归 95
§5 阶段回归 99
§6 非线性回归问题 100
第六章 判别分析 102
§1 问题的提出 102
§2 二级分辨 102
§3 多级分辨 110
第七章 天气预报中马尔可夫链方法 116
§1 马尔可夫链 116
§2 环流分型预报中的马尔可夫链方法 117
§3 交替天气现象的马尔可夫链预报方法 118
§4 时间序列的预报 122
§5 天气变化的持续性及其预报 125
第八章 平稳时间序列预报 129
§1 预报步骤概述 129
§2 一维（单要素）平稳随机过程的基本概念 129
§3 多维（多要素）随机过程及预报公式 133
§4 平稳时间序列预报 135
§5 资料处理 137
§6 平稳时间序列预报几个具体问题 139
§7 平稳时间序列在气象要素预报中的应用 142
§8 预报系数计算方法 147
第九章 天气概率回归估计 150
§1 问题的提出 150
§2 简例说明 150
§3 多个预报对象的概率回归估计 152
§4 在春季回暖期长期预报中的应用 153
§5 在夏季大雨、暴雨短期预报中的应用 155
§6 事件概率回归估计 157
§7 实-时预报问题 159
§8 讨论 160
§1 统计决策研究的问题 162
第十章 统计决策在概率天气预报中的应用 162
§2 策略论与预报服务 163
§3 统计决策函数理论的基本概念 167
§4 在两分类天气预报中应用 171
§5 天气概率的近似估计 174
§6 集成预报问题 178
§7 问题讨论 180
第十一章 统计动力预报 182
§1 问题的提出 182
§3 经验正交函数展开随机场的统计动力预报 183
§2 统计预报中应用动力预报结果 183
§4 动力预报模式的随机化及参数化 186
§5 预报模式逐步校正——卡门（Kalman）滤波 189
§6 相空间中的统计动力模式 195
第十二章 天气预报的评分 199
§1 预报评分的意义 199
§2 预报的成功率 199
§3 Hedike评分法 199
§4 平均绝对误差和均方误差 201
§5 相关系数法 203
§6 概率评分 203
§7 信息论评分 204