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Statistical Methods for Climate Scientists - Delsole, Timothy

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        Avis sur Statistical Methods For Climate Scientists Format Relié  - Livre Sciences de la vie et de la terre

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        Présentation Statistical Methods For Climate Scientists Format Relié

         - Livre Sciences de la vie et de la terre

        Livre Sciences de la vie et de la terre - Delsole, Timothy - 01/02/2022 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Delsole, Timothy - Tippett, Michael
      • Editeur : Cambridge University Press
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/02/2022
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 544
      • Expédition : 1109
      • Dimensions : 25.0 x 17.5 x 3.4
      • ISBN : 9781108472418



      • Résumé :
        An introduction to the most commonly used statistical methods in atmospheric, oceanic and climate sciences. Each method is described step-by-step using plain language, with statistical and scientific concepts explained as needed. Requiring no previous background in statistics, it is an accessible reference for students in the climate sciences.

        Biographie:
        Timothy M. DelSole is Professor in the Department of Atmospheric, Oceanic, and Earth Sciences, and Senior Scientist at the Center for Oceanic Atmospheric, and Land Studies, at George Mason University, Virginia. He has published over one hundred peer-reviewed papers in climate science and served as co-Editor-in-Chief of the Journal of Climate.

        Sommaire:
        1. Basic Concepts in Probability and Statistics; 2. Hypothesis Tests; 3. Confidence Intervals; 4. Statistical Tests Based on Ranks; 5. Introduction to Stochastic Processes; 6. The Power Spectrum; 7. Introduction to Multivariate Methods; 8. Linear Regression: Least Squares Estimation; 9. Linear Regression: Inference; 10. Model Selection; 11. Screening: A Pitfall in Statistics; 12. Principal Component Analysis; 13. Field Significance; 14. Multivariate Linear Regression; 15. Canonical Correlation Analysis; 16. Covariance Discriminant Analysis; 17. Analysis of Variance and Predictability; 18. Predictable Component Analysis; 19. Extreme Value Theory; 20. Data Assimilation; 21. Ensemble Square Root Filters; 22. Appendix; References; Index.

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