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