Pythonによる気象・気候データ解析 2
| 作者 | 神山翼/著; |
|---|---|
| 出版社 | 日本出版販売株式会社 |
| 商品描述 | Pythonによる気象・気候データ解析 2：，現代の気象学や物理気候学が必要とするデータを解釈し,背後にある面白い自然現象を説明する力を養う.基礎を基礎事項を扱ったI巻に |
內容簡介
內容簡介 現代の気象学や物理気候学が必要とするデータを解釈し,背後にある面白い自然現象を説明する力を養う.基礎を基礎事項を扱ったI巻につづき,実践的な解析を解説.Google Colaboratory Jupyter上で動作するサンプルプログラムで実践.全2巻.【主な目次】第1章 フーリエ級数マクローリン級数フーリエ級数パワースペクトル第2章 パワースペクトルの計算フーリエ解析ピリオドグラム法ウェルチ法東京の気温のパワースペクトルレッドノイズとホワイトノイズ第3章 移動平均移動平均周期的な変動を除去第4章 ローパスフィルタとハイパスフィルタ移動平均とローパスフィルタ移動平均の除去とハイパスフィルタフィルタの応答関数バタワースフィルタ第5章 バンドパスフィルタと気象の時間スケールバンドパスフィルタスペクトル解析第6章 ラグ回帰相関解析と時系列の自己相関ラグ相関ラグ回帰図時系列の自己相関第7章 クロススペクトル解析黒潮とメキシコ湾流の同期現象(境界流同期)クロススペクトル解析2乗コヒーレンスと位相スペクトル第8章 主成分分析を用いた気象データの分析(EOF解析)海面水温の主成分分析EOFとPC時系列の描画主成分の寄与率EOF解析のまとめ第9章 特異値分解(SVD)の理論特異値分解特異ベクトルと特異値の求め方簡単な行列で確かめてみる気象データ解析の文脈では何を意味するか第10章 最大共分散分析(MCA)MCAの流れ海面水温と海面更正気圧でMCAするSVDの空間パターンと時系列の描画第11章 示強変動抽出(IVE)EOF解析の「面積比による重み付け」再訪物理的意味中緯度海面水温のIVEを計算してみる太平洋の海面水温にIVEしてみるIVEのまとめ第12章 統計検定と推定の考え方回帰図で出たシグナルは全部信用していいの?二分割テストと統計検定ENSOの降水影響でやってみるモンテカルロ法と統計的推定第13章 平均値の差のt検定昭和時代と平成時代で比べると,東京は温暖化した?平均値の差のt検定コンポジット図の統計検定第14章 相関係数と回帰係数の検定と推定相関が良いのは偶然?相関係数の検定注意点相関係数の推定(フィッシャーのZ変換)回帰係数(トレンド)の検定と推定第15章 パワースペクトルの検定パワースペクトルピークの検定 フィルタリング,自己相関,クロススペクトル解析,EOF解析,特異値分解,IVE,検定など
作者介紹
作者介紹 神山翼神山 翼
商品規格
| 書名 / | Pythonによる気象・気候データ解析 2 |
|---|---|
| 作者 / | 神山翼 著; |
| 簡介 / | Pythonによる気象・気候データ解析 2：，現代の気象学や物理気候学が必要とするデータを解釈し,背後にある面白い自然現象を説明する力を養う.基礎を基礎事項を扱ったI巻に |
| 出版社 / | 日本出版販売株式会社 |
| ISBN13 / | 9784254161397 |
| ISBN10 / | |
| EAN / | 9784254161397 |
| 誠品26碼 / | |
| 級別 / | N:無 |
| 裝訂 / | P:平裝 |
| 頁數 / | 240 |
| 語言 / | 4:日文 |
| 尺寸 / | 21.0X15.0X1.5CM |