水科学技术中的概率统计方法 内容简介

本书介绍了概率统计的基本理论与在水科学技术中常用的近代方法．概率部分，包括bayes定理的应用、亚正态分布、分位数变换及多元gamma分布等；统计部分，包括参数估计的理论与各种近代方法、假设检验、回归分析、时间序列分析、空间资料分析等在水科学中的应用，并附有大量实例．本书还首次介绍了水文集合预报的概念与方法，以及水文预报检验的价值、理论与方法。
　　本书可供水文分析、水文预报、水资源规划与管理、气象、气候、水文地质以及其他相关领域的大学生、研究生及科研人员参考使用。

水科学技术中的概率统计方法 目录

代序
前言
绪言
常用符号一览表
第1章　集合概念
　1.1　集合的一般性质
　1.2　直线上的点集（或实数的集合）
　1.3　r1中的非负可加集函数
第2章　事件与概率
　2.1　试验、事件与样本空间
　2.2　概率的意义
　2.3　边界概率与条件概率
　2.4　概率的性质
　2.5　概率的基本运算法则
　2.6　独立重复试验模型（或伯努利概型）
第3章　随机变量及其分布
　3.1　一元随机变量及其分布
　3.2　多元随机变量及其分布
　3.3　随机变量的函数及其分布
第4章　随机变量的数字特征
　4.1　数学期望
　4.2　众数与中位数
　4.3　方差
　4.4　矩
　4.5　矩母函数
　4.6　随机序列的收敛与大数定律及中心极限定理
第5章　常用概率分布
　5.1　一维离散型分布
　5.2　一维连续型分布
　5.3　多维连续分布
第6章　参数估计的理论与方法
　6.1　前言
　6.2　样本概念与抽样分布
　6.3　参数估计的理论与方法
　6.4　洪水频率分析的研究概况
　6.5　设计暴雨洪水问题展望
第7章　假设检验
　7.1　概述
　7.2　基本概念与定义
　7.3　对于简单h1关于简单h0的检验
　7.4　对于复合h1关于简单h0的检验
　7.5　对于复合h1关于复合h0的检验——似然比检验
　7.6　拟合优度检验
　7.7　非参数检验简介
　7.8　方差分析简介
第8章　回归分析
　8.1　概述
　8.2　一元线性回归
　8.3　多元线性回归
　8.4　变量的选择
　8.5　回归分析在天气预报中的应用简介
第9章　时间序列分析
　9.1　随机过程与时间序列的概念
　9.2　离散时间序列xt的时域分析
　9.3　连续时间序列的时域分析
　9.4　时间序列的频域分析
　9.5　章结语
第10章　统计试验方法
　10.1　概述
　10.2　随机数的产生
　10.3　随机变量、随机向量与随机过程的抽样
　10.4　随机数的检验
　10.5　降低方差的概念
　10.6　统计试验方法在水文学中的一些应用
第11章　空间资料的统计分析
　11.1　前言
　11.2　srf的概念
　11.3　srf的相关理论
　11.4　srf的估计
　11.5　空间随机场的模拟
第12章　水文集合预报
　12.1　引言
　12.2　长期流量预报（extended streamfiow prediction，esp）
　12.3　集合预报的概念
　12.4　短期水文集合预报的现状
　12.5　短期水文集合预报的改进尝试
　12.6　水文集合预报试验——hepex
　12.7　本章结语
第13章　预报的检验
　13.1　引言
　13.2　基本概念
　13.3　离散预报量的分类预报的检验
　13.4　连续预报量的预报检验
　13.5　概率预报的检验
　13.6　长期流量预报回顾检验的一个实例
参考文献
常用专业词汇英中文对照
附表（引自华东水利学院，1981并作了校正）
　附表1　标准正态分布纵坐标表
　附表2　标准正态分布概率表
　附表3　pearson iii型分布φp值表
　附表4　对数正态分布的离均系数φp值表
　附表5　x2分布表
　附表6　t分布表
　附表7　f分布表
　附表8　相关系数检验表

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