气象统计方法复习资料
气象统计分析与预报方法：03_第一章-基本统计量
s 2
1 n
n
( xi
i 1
x )2
▪ 标准差（standard deviation）
方差的平方根
s
1
n
n
(xi x)2
i1
变化幅度统计量— 方差和标准差
由于均方差反映样本资料偏离平均值的整体平均 状况，故对逐月样本资料而言，要分别计算其每个 月的均方差场，共得到12个。 这12个月的均方差场可以反映要素的年际异常的 季节变化情况.
▪ 例如，1月和7月某日温度相对本月长期平均温度 的距平相同，但1月和7月数据离散程度，即标准 差不同，而距平标准化值能体现出这两月中这种 温度变化是否是属于异常事件。
稳健估计量
▪ 离散程度统计量 IQR （interquartile range） : 四分位距，又称 为四分位差
IQR q0.75 q0.25
▪ 四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布 的简要图表概述。对一个对称性分布数据（其中位 数必然等于第三四分位数与第一四分位数的算术平 均数）。
数据的距平标准化
▪ 原因及优点---不同单位、不同量级数据之间
便与比较
▪
计算公式---
xz
xx sx
sxx， s x
为标准差
▪ 特点1---通常标准化后的数据为无量纲的数据
中心趋势统计量-平均值
平均值的应用：
平均值的概念很简单,但在气象科学应用中应视具体问题而慎 重考虑,一般而言,平均值的概念有下列两个方面的应用:
(1)日平均值转变为月平均值
若要将要素的日平均值转变为月平均值，只要直接利用上式 进行计算，其中的n为某个月的天数。类似地，可利用月平 均值求年平均值，此时 n = 12，为一年中的月数。
气象中的统计方法总结
51气象中的统计方法总结2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段；3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关；4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量）2、判别分析广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。
Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。
吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。
3、相关分析近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。
CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。
朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。
陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。
黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。
近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。
奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。
谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。
江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。
气象统计方法第三章
条件概率是统计预报的基础。 统计天气预报中，往往将A取为所要预报的 具体内容，而将B取为事件A 以前 时刻的 某个前期气象条件。
举例： 用事件A表示长江中下游五站当年 6月平均降 水小于250mm的情况，事件B代表长江中下游五 站当年1月平均降水小于22mm的情况。 若已知1885－1980年共96年资料统计得： P(A) ＝69/96＝0.72 P(A/B)＝13/14＝0.93 则当1月份观测五站平均降水小于22mm时， 可预报6月降水小于250mm
n
3.概率：
观测次数n足够大，P(A)稳定接近某个常
数，这就是概率。
概率是事件的总体特征，频率是事件的样
本值。
二、条件概率和天气预报指标
1.概念 在事件B已经发生的条件下计算事件A 的概率，称为事件A在事件B已出现条件下 的条件概率，记为P(A/B)。 若事件A、B同时出现的概率为P(AB),则有 P( AB) P( A / B) P( B)
程度如何？回答这个问题，需要涉及它们的概
率分布。
设 两个互逆事件，P(A)=p, P( A) q ，
p+q=1 。
问题：求n次独立试验中,事件A出现m次
的概率 Pn (m) 。
定义一个事件B,它在n次试验中，前m 次出现A，后面n-m次出现
m n m n
,则有: A
m n m
Pn (m) C P(B) C p q
种方法。某事件A出现的概率是p，而在条件B时，事 件A出现的频率是m/n，则
n
r Q= Cr p (1-p) n r=m
n-r
Q的含义
即作用?
当Q值小于0.05或0.01时，认为事件具有 “超偶然”的统计规律，指标可用。当Q值大 于某上限值时，偶然性过大，指标不可用.
气象统计方法题库
气象统计方法题库摘要：一、气象统计方法概述1.气象统计方法的定义2.气象统计方法的作用二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测2.气象灾害评估3.气象服务与规划三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理2.描述性统计分析3.概率论与数理统计4.时空分析与建模四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用2.机器学习与人工智能在气象统计中的应用3.云计算与大数据技术在气象统计中的应用五、气象统计方法的实践与案例1.我国气象统计方法的实践成果2.国际气象统计方法的案例分析正文：一、气象统计方法概述气象统计方法是指通过收集、处理、分析气象观测数据，运用概率论、数理统计、时空分析等手段，对气象现象及其变化规律进行研究的一种科学方法。
气象统计方法在气候分析与预测、气象灾害评估、气象服务与规划等领域发挥着重要作用。
二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测：气象统计方法可用于分析气候类型的分布、气候变率的规律等，为气候预测提供依据。
2.气象灾害评估：通过气象统计方法对气象灾害的历史数据进行统计分析，评估灾害风险，为防灾减灾工作提供支持。
3.气象服务与规划：气象统计方法在天气预报、气候资源评估、农业气象服务、城市规划等方面具有重要意义。
三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理：包括地面气象观测、高空观测、遥感观测等多种数据来源，数据处理涉及数据质量控制、数据融合、数据标准化等环节。
2.描述性统计分析：对气象数据进行概括性描述，包括平均值、标准差、极值等，以揭示数据的基本特征。
3.概率论与数理统计：应用于气象现象的规律性分析、气象预报的准确性评估、气象灾害的概率分析等。
4.时空分析与建模：对气象数据进行时空分析，构建气象模型，探讨气象现象的演变规律。
四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用：数据挖掘技术可以从海量气象数据中发现有价值的信息，提高气象统计的效率和准确性。
气象中的统计方法总结
51气象中的统计方法总结2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段；3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关；4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量）2、判别分析广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。
Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。
吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。
3、相关分析近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。
CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。
朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。
陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。
黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。
近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。
奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。
谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。
江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。
气象统计期末复习解读学习资料
第一章 气象资料及其表示方法 1、 平均值2、 距平 含义：反映数据偏离平均值的状况 距平序列：单要素样本中每个样本资料点的距平值组成的序列称为距平序列，也可以记为距平向量。
3、中心化的概念：把资料处理为距平的方法叫中心化。
气象上常用距平值代替原样本中的资料值作为研究对象。
4、 中心化的必要性：因为气象要素的年变化周期影响很大，各月的平均值不一样，为了使之能在同一水平下比较，常使用距平值（比如之前的举例）。
5、中心化的特性：距平值的平均值为/偏低）。
6、方差和均方差（标准差） 对气象要素x,资料长度n, 含义：S X 是均方差，描述样本中资料与平均值差异的平均状况，反映变量围绕平均值的平均变化程度（离散程度），S X 2是方差。
7、 方差和均方差（标准差）气象上的应用：1)如果12月份气温标准差比1月份大，反映了12月份气温随时间变化幅度比1月大。
2)对于同一个月，如果南京气温的标准差比北京小，说明北京气温变化幅度大。
(内陆日变化较沿海大,这个日变化大小的比较就使用标准差比较的)3）均方差小的要素预报比大的容易。
均方差越大，变量不确定性越大，预报越困难。
4）变量减去某常数后均方差相同。
8、累积频率：变量小于某上限的次数与总次数之比。
（样本特征—直方图）9、总体(母体)：统计分析对象的全体。
样本：总体中的一部分。
10、为何要进行标准化？各要素单位不同、平均值和标准差也不同。
为使它们在同一水平上比较，采用标准化方法，使它们变成同一水平的无单位的变量----标准化变量。
Sx X Xt Xzt /)(-=目的：为了消去单位量纲不同所造成的影响。
正态化的必要性：各类统计预报模型和统计检验方法(F,t,u,X 2检验)要求资料是符合正态分布 正态化的处理方法：立方根或四次方根；双曲正切转换；化为有序数后的正态化转换(标准化和正态化)11、标准化变量的平均值为0。
标准化变量的方差为1。
12、峰度系数与偏度系数峰度系数与偏度系数是用来衡量随机变量分布密度曲线形状的数字特征，描述了气候变量的分布特征。
气象统计分析与预报方法
r k l1 n i n 1x zx k zil is s k k s ll
计
量
自协方差与自相关系数
衡量气象要素不同时刻之间 的关系密切程度
衡量两个变量不同时刻之间 落后交叉协方差与相关系数 的相关密切程度
峰度系数与偏度系数
衡量随机变量分布密度曲线形状
前者——衡量曲线渐近于横轴时的陡度 后者——描述曲线峰点对期望值偏离的程度
2、根据数据计算回归系数标准方程组所包1含的有关统计量
▪ A V 利5、用利费用史已判出别现准的则因确子定值判代别入系回数归方程作1 出21预报量的估计，求出预报值的置信区间
4、对判别函数进行显著性检验,以便确定选取多少个判别函数构成判别空间；
以原变量x1，x2，……，xp组成一个新变量y
f 1 y 研2 回究归两方个程天的气线系性统假（设各包含多个k网个点的气象要素zk 场）之间的关系特殊因子：相关系数估计
3因、子解数线目性→方逐程步组回确归定出回归系数 4、逐建步立剔回除归方方案程并进行统计显著性检 验逐步引进方案 5、双利重用检已验出的现逐的步因回子归值方代案入回归方程 作出预报量的估计，求出预报值的置
信区间
线性、非线性 单因子、多因子
显著性检验
判利别用费分史析判别准则确定判别系数
二—级—判用别于、判多定级某判个别因子观测样品所 属的类别。
建立判别函数的方法 多全级模判型别法计算步骤: 1确、向定选前不择选同适择类当法别因的子样，本并，根计据算预各报组量因类子别 的向平后均选值择和法总平均值; 2、逐计步算选总择离法差交叉积阵T，组内离差 交叉积阵W及组间离差交叉积阵B; 3、求W-1B的特征值及特征向量，得V阵; 4●、矩对阵判特别征函值数与进特行征显向著量性计检算验,以便 确定选取多少个判别函数构成判别空 间； 5、计算各样品点与各组重心距离并进 行分类判别．
气象统计方法题库
气象统计方法题库第一题：某地2019年1月份的平均气温数据如下：-1℃，2℃，3℃，0℃，-3℃，4℃，-2℃，1℃。
请你计算该地1月份的平均气温。
解析：平均气温的计算方法是将所有观测值相加，然后除以观测次数。
根据给出的数据，我们可以将所有的气温相加，得到总和为：-1 + 2 + 3 + 0 + (-3) + 4 + (-2) + 1 = 4。
观测次数为8次，所以平均气温为总和除以观测次数，即：4 / 8 = 0.5℃。
所以该地1月份的平均气温为0.5℃。
第二题：某地区连续5天的日平均气温数据如下：20℃，22℃，21℃，24℃，23℃。
请你计算这5天的平均气温。
解析：同样，平均气温的计算方法是将所有观测值相加，然后除以观测次数。
根据给出的数据，我们可以将所有的气温相加，得到总和为：20 + 22 + 21 + 24 + 23 = 110。
观测次数为5次，所以平均气温为总和除以观测次数，即：110 / 5 = 22℃。
所以这5天的平均气温为22℃。
第三题：某地区某月份的日最高气温数据如下（单位：摄氏度）：1日：20℃，2日：22℃，3日：18℃，4日：23℃，5日：21℃，6日：25℃，7日：24℃，8日：19℃，9日：20℃，10日：22℃。
请你计算这个月的最高气温的平均值。
解析：计算方法同样是将所有观测值相加，然后除以观测次数。
根据给出的数据，我们可以将所有的最高气温相加，得到总和为：20 + 22 + 18+ 23 + 21 + 25 + 24 + 19 + 20 + 22 = 214。
观测次数为10次，所以平均最高气温为总和除以观测次数，即：214 / 10 = 21.4℃。
所以这个月的最高气温的平均值为21.4℃。
第四题：某地区5月份30天的最低气温数据如下（单位：摄氏度）：1日：10℃，2日：11℃，3日：9℃，4日：12℃，5日：11℃，6日：14℃，7日：13℃，8日：9℃，9日：10℃，10日：12℃，11日：11℃，12日：10℃，13日：12℃，14日：15℃，15日：14℃，16日：11℃，17日：13℃，18日：12℃，19日：14℃，20日：15℃，21日：12℃，22日：11℃，23日：9℃，24日：10℃，25日：11℃，26日：14℃，27日：13℃，28日：10℃，29日：12℃，30日：11℃。
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气象资料及其表示方法 选择最大信息的预报因子 气候稳定性检验 气候趋势分析 一元线性回归 多元线性回归 逐步回归 气象变量场时空结构分离 复习题：1、 气象统计预报是利用 统计学方法对气象（气候）样本进行 分析来估计和推测 总体 的规律性。
2、 突变可分为： 均值突变、变率突变、趋势突变 。
3、 气候统计诊断分析与天气统计诊断分析的不同点是研究对象不同， 一个是（气候特征），一个是（天气特征）。
相同点是数据资料都 必须是（长时间）的观测数据。
4、 （）需要对结论进行一系列的推断，分析结论的可信程度以及 是否为因果关系。
A 统计分析；B 统计诊断；5、 采用统计诊断的方法研究天气、气候现象，可以用于哪些方面（ ）＜多选＞。
A 了解区域性或者全球性天气、 气候现象的时空分布特征、 变化规律 及异常程度；B 探索气候变量及其与其它物理因素之间的联系；学习内容：Chapter 1-Chapter 2-Chapter 3-Chapter 4-Chapter 5-Chapter 6-Chapter 7-Chapter-8-C 对数值模拟结果与实际变化状况之间的差异进行统计诊断，为改进模式提供线索和指导；6、对天气、气候现象进行统计诊断分析，一般分为四步。
首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。
A科学综合和诊断；B选择诊断方法；C资料预处理；D收集资料；7、气候统计预测，一般分为四步。
首先，（）；其次，（）；再次，（）；最后，（）。
A建立统计模型；B统计检验；C预测结论；D收集资料；8、统计预测模型在利用大量（）观测资料对气候系统内部或与其它变量之间关系的变化规律及特征分析基础上建立的，用于对（）状态进行估计。
在这一预测过程中，假设气候变化的成因和物理机制至少在（）期间与（）期间一致；气候系统保持稳定。
A过去；B未来；C预测；D观测；9、气候统计预测过程主要由以下4 个要素构成：1、（），例如：夏季降水量，8 月份高温日数、暴雨日数；2、（），通常为从某些统计上显著相关的预报因子群提取的有效信息；3、（），根据数据性质、预测对象和预测因子特点，选择合适的统计预测模型；4、（），对未来气候变化状态时间、空间、数量、性质等方面的预测。
A预测技术；B预测依据；C预测结果；D预测对象；10、气象统计研究对象可以划分为（）、多要素气象资料。
例如：1950-2016 年南京7 月份高温日数，属于（）气象资料；例如某气象站7 月份日降水量与08时相对湿度，属于（）气象资料。
A 单要素；B 多要素；11、根据预报（或预测、预估）对象的时间尺度可以进行如下划分：1、（ ），小于 10 天；2、（ ），10-30 天；3、（ ），月、季、 年；4、（ ），年代际或更长。
A 天气预报；B 延伸期预测；C 气候预测；D 气候变化预估；12、（ ）是要素总体数学期望的一个估计，反映了该要素的平均 （气候）状况；（ ）是将变量值按大小顺序排列，处于中间位置 的那个数，表征变量的中心趋势；（ ）是要素（变量）值中出现 次数最多的那个数，表征最容易发生的情况。
（ ）是变量小于某 上限的次数与总次数之比。
A 平均值； B 中位数； C 众 数； D 累积 频率； 13、观测序列为 （1，3，3，3，5， 6， 7，8，9） ，平均值是（ ）， 中位数是（ ） ，众数是（） A 3 ； B 5 ； C 6 ； D 7 ；14、观测序列为 （1，3，3，3， 5， 6， 7，8，18），平均值是 （ ）， 中位数是（ ） ，众数是（）A 3 ；B 5 ；C 6 ；D 7 ；15、甲地区 12月份气温的均方差（标准差）为 1.75 ，1 月份气温均 方差为 1.09。
乙地区 12 月份气温的均方差（标准差）为 1.61 ，1 月份气温均方差为 2.03 。
对甲地区来说，（ ）月份气温变化幅度 较大；对乙地区来说， （ ）月份气温变化幅度较大；就 12 月份而 言，（ ）地区气温变化幅度较大。
A 甲；B 乙；C 12 ；D 1 ；16、累积频率是变量小于某上限的次数与总次数之比。
观测序列为 （1，3，3，3，5，6，7，8，9）。
上限为4的累积频率为（）/9 ，上限为7 的累积频率为（）/9 。
A 2；B 4 ；C 6 ；D 8 ；17、（）是指统计分析对象的全体。
（）是指总体中的一部分。
气象上的总体指无限总体，一组气象资料就是无限总体的（）。
1950-2016 年南京地区夏季降水量这组气象观测资料属于（）。
（）的特征是客观存在的，不是随机变量。
（）的特征随所取的样本而变化，与其有关的变量也称为随机变量，如平均值、均方差等。
A 总体；B 样本；18、在随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值（概率）。
（）是事件的总体特征；（）是事件的样本值。
A 概率；B 频率；19、为使不同要素的观测数据在同一水平上比较，采用标准化方法，使它们变成同一水平的无单位的变量。
气象观测数据标准化后的平均值是（），均方差是（）。
A －1；B 0 ；C 120、研究某一区域时，若区域中m个站气象要素变化具有较好的一致性，可以把这一区域当作一个点来研究。
可使用（）法，选用最具代表性的站；或使用（）法，采用m个站的平均值。
A 区域平均；B 代表站；21、n次观测次数中，事件A出现nA次，则事件A的频率P（A）为nA/n。
观测次数n足够大，P（A）稳定接近某个常数，这就是（）。
概率描述的是总体特征，而（）是样本的特征。
A 概率；B 频率；C 事件；22、布袋中有4个球，分别标有A B、C D。
从布袋中拿出1个球。
拿到的球有（）种可能。
从布袋中拿出2个球（考虑先后顺序），总共有（）种可能。
从布袋中拿出 2 个球（不考虑先后顺序），总共有（）种可能。
A 4；B 6 ；C 8；D 12；23、夏天某地区冰雹出现概率为0.03。
5 天中有一次冰雹的概率为（）；至少有一次冰雹的概率为（）（多选）。
A 0.03 X 5=0.15 ;B、C51X 0.031 X 0.974 = 0.1328 ;C、C51X 0.031 X 0.974＋C52X 0.032X 0.973＋C53X 0.033X 0.972+ C54X 0.034 X 0.971 + C55X 0.035 X 0.970 = 0.1413 ;D 1- C50 X 0.030 X 0.975 = 0.1413 ;24、自然界中各现象间存在普遍的关联。
这种关系可分为两种：物理意义明确，可用数学函数表达的关系称为（）；统计上的相互关联称为（）。
A确定性关系；B非确定性关系；25、统计分析中用相关系数度量各现象（各要素）间的相关程度。
下列三个相关关系示意图中，表示非线性相关关系的是（），表示完全线性相关的是（），表示负线性相关关系的是（）。
26、相关系数r的绝对值越（），表示两变量之间关系越密切。
r越接近1.0，（）相关越显著；r越接近—1.0 ,（）相关越显著。
A 小; B大；C正；D负；27、根据统计学中大样本定理，通常认为样本量n大于（）才有统计意义。
当样本量较小时，计算所得相关系数可能会离总体相关系数甚远。
这时，需要对相关系数加以校正。
A 10 ；B 20 ；C 30 ；D 40 ；28、检验某一地区气候是否具有稳定性、两个地方的气候是否有显著差异可以基于均值进行检验，检验方法有（）和t检验。
方差反映了某一变量观测数据的偏离程度，它也是变量稳定与否的重要测度。
基于方差的检验方法有（）和F检验。
A x 2检验；B u 检验；C t 检验；D F 检验；29、随时间变化的一列气候数据构成了一个（）。
例如：1921-2000 年南京地区夏季降水量。
它的特征有：数据的取值随时间变化；数据采样可能受到不确定因素的影响；还有，（）＜多选＞。
A 气候时间序列；B 前后时刻的数据之间可能存在关联；C 时间序列整体可能上有上升或下降趋势；D 时间序列可能呈现周期性振荡；E 从某一时刻开始，数据取值可能出现转折或突变；30、用xi 表示样本量为n 的某一气候变化，用ti 表示xi 所对应的时间，建立xi 和ti 之间的一元线性回归方程：。
其中，为回归方程计算值,a为（），b为（）回归系数。
使n对计算值（）和观测值（xi）的误差平方和达到最小，可采用（）计算出a和b。
系数b表示了（）。
b符号为正，说明变量随时间t的增加呈（）趋势，反之则为（）趋势。
r 为时间ti 和观测数据xi 所的相关系数。
r 表示变量x 与时间变化的关联程度。
要判断变化趋势的程度是否显著，就要对（）进行显著性检验。
A 回归系数；B 回归常数；C 最小二乘法；D 变量x 随时间的趋势倾向；E 下降；F 上升；H 相关系数；31、下列回归方程中，表示非线性回归的是（），表示一元线性回归的是（），表示多元线性回归的是（）。
3、一般来说.对样本呈为口的预报量¥与预报因子耳的一组样本，如果认为y 与孟是一种统计线性关系，预报量的估计量夕与x 有如下关系’ y^a+bx （-元线性回归方程〉-能够使回归方程计算值亍与实际观测值y 之差的平方和 么码方）二刀龙尸二》仇-口-fcrj'最小的冋归方程（最佳的刊和h ）就是最佳 t=I z的代表所有实测点的散冇觊津的直线•当a 讹）取最小值的时傑，必然有 ＜多选人因此可以求出系数彳和b 的计算公式.系数白和b 的计算公式是（）C 上述求解回归方程系数的方法被称为C ），・「D 主成分务析* . 11 严-rF 1 乂.力二 y-^5、使用回归方程必=口 +抵时’需要知道回归方程扌苗述丫与K 的线性关系多大 程度上复合实际情况竹定义残差方差T 二丄另①-计X 下面h 氐C 三个图中, n z 残差方秀尊于零的是（）,残差方程最大的杲（）、罡义回归方差 1 * 1 «S*丄艺①-才。
定义预扌艮量方差艺4-拧。
汕用这三个方差之n _ 一-间的关系是（）°回归方差越接逬预报量方差，越表明（）° *ABC32、在气象预报中，对预报量的预报常常需要从可能影响预报量 y 的 诸多因素中挑选一批关系显著的作为预报因子。
在应用多元线性回归 的方法建立回归方程来做预报时，既要选择对预报量影响显著的因 子，又要使回归方程的残差方差估计很小，这样才有利于气象预报。
daC 最小二乘法D 図二痰+S ； 5E £ =朋一£ ； PF 用线程关系解释y 与汎的关系比较符合实际情况.回归模型比较好； H 用线性关系解释y 与X 的关系难以符合实际情况，回归模型不好，屮（）方法就是选择这种最优的回归方程。
一般分为三种方案：逐步剔除方案，逐步引进方案，双重检验的逐步回归方案。