Кафедра метеорологии, климатологии и экологии атмосферы
Направление подготовки: 05.03.04 - Гидрометеорология
Учебный план: «Метеорология» (очное, 2013)
Дисциплина: Методы статистической обработки гидрометеорологической информации (бакалавр, очное, 5 семестр)
Количество часов: 144 (в том числе: лекции – 36, лабораторные занятия – 48,самостоятельная работа - 60 ч.), форма контроля – экзамен.
Аннотация: ЭОР ориентирован на формирование у студентов современного понимания и научных знаний о методах оптимального использования метеорологической информации, базовых знаний и их применение для обработки и анализа гидрометеорологической информации на ЭВМ. Освоение простейших методов статистической классификации и статистического моделирования
Темы:
1. Случайные события и процессы, случайные величины. Распределение вероятности случайной величины. Виды распределений
2. Гистограмма, полигон частот, плотность вероятности и функция распределения. Абсолютная и относительные частоты. Основные статистические характеристики распределения случайной величины.
3. Сравнение средних, сравнение дисперсий, достоверность отличия этих характеристик. Аппроксимация экспериментального распределения случайной величины; критерии согласия Пирсона, Колмогорова - Смирнова, доверительная вероятность аппроксимации.
4. Зависимость случайных величин, корреляция; линейный коэффициент корреляции; корреляционное отношение; множественная корреляция; частный коэффициент корреляции.
5. Оценка степени нелинейности корреляционной связи. Оценка коэффициентов корреляции на достоверность, сравнение коэффициентов корреляции.
6. Регрессионные зависимости случайных величин. Линейная и нелинейная регрессии; уравнение линейной регрессии с одним переменным. Оценка достоверности коэффициентов регрессии, доверительная зона уравнения регрессии.
7. Основы дисперсионного анализа; однофакторный и двухфакторный комплекс. лекционное занятие (4 часа(ов)): Основы дисперсионного анализа; однофакторный и двухфакторный комплекс.
8. Анализ временных рядов. Спектрально-корреляционный анализ.
9. Цифровая фильтрация временных рядов
Ключевые слова: метеорологическая информация, метеорологический прогноз, оценка прогнозов, функция полезности, функция потерь, матрица потерь, экономическая полезность, метеообеспечение сельского хозяйства
Авторы: Гурьянов В.В., доцент ИнЭП КФУ, кандидат географических наук, Николаев А.А., доцент ИнЭП КФУ, кандидат географических наук г. Казань, Товарищеская, 5, ИнЭП КФУ, каб. 311, email:
Дата начала эксплуатации: 1 марта 2018 г
- Учитель: Александр Николаев