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Statistical Analysis of Climate Series : Analyzing, Plotting, Modeling, and Predicting with R / by Helmut Pruscha

The book presents the application of statistical methods to climatological data on temperature and precipitation. It provides specific techniques for treating series of yearly, monthly and daily records. The results’ potential relevance in the climate context is discussed.The methodical tools are ta... Full description

PPN (Catalogue-ID): 729062341
Personen: Pruscha, Helmut
Format: eBook eBook
Enthält: Statistical Analysis of Climate Series; Preface; Contents; 1 Climate Series; 1.1 Weather Stations; 1.2 Temperature Series; 1.3 Precipitation Series; 2 Trend and Season; 2.1 Trend Polynomials. Moving Averages; 2.2 Temperature: Last Two Centuries---Last Twenty Years; 2.3 Precipitation; 2.4 Historical Temperature Variations; 2.5 Monthly Values; 2.6 Oscillation in Climate Series; 3 Correlation: From Yearly to Daily Data; 3.1 Auto-Correlation Coefficient; 3.2 Multivariate Analysis of Correlation Matrices; 3.3 Auto-Correlation Function; 3.4 Prediction of Above-Average Values; 3.5 Folk Sayings.
Language: English
Published: Berlin, Springer, 2013
Basisklassifikation: 38.82
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54.81
RVK:

RB 10429: Geographie -- Nicht regional gebundene Darstellungen -- Allgemeine Geographie -- Mathematische Geographie und Physiogeographie -- Klimageographie -- Teilgebiete und Einzelfragen -- Analytische Klimatologie (Klimaelemente: Aufbau der Atmosphäre, Strahlung, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschläge, Luftdruck, Luftbewegung, Luft- elektrizität u.ä.)

UT 8700: Physik -- Physik und Chemie der Atmosphäre - Meteorologie -- Klimatologie -- Allgemeines, Beobachtungen

Subjects:

Temperatur / Niederschlag / Messung / Messwertverarbeitung

Messwert / Messwertverarbeitung

Statistik

Notes: Description based upon print version of record.
Physical Description: Online-Ressource (VIII, 175 p. 76 illus), digital.
Link: Inhaltsverzeichnis
Inhaltstext
Inhaltstext
ISBN: 978-3-642-32084-2
Sekundärausgabe Online-Ausg., 2011, Springer eBook Collection. Mathematics and Statistics

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501 |a 4 Model and Prediction: Yearly Data4.1 Differences, Prediction, Summation; 4.2 ARIMA Method for Yearly Temperature Means; 4.3 ARIMA-Residuals: Auto-Correlation, GARCH Model; 4.4 Yearly Precipitation Amounts; 5 Model and Prediction: Monthly Data; 5.1 Trend+ARMA Method for Monthly Temperature Means; 5.2 Comparisons with Moving Averages and Lag-12 Differences; 5.3 Residual Analysis: Auto-Correlation; 5.4 Monthly Precipitation Amounts; 6 Analysis of Daily Data; 6.1 Series of Daily Climate Records; 6.2 Temperature: Cross-Correlation Between Stations; 6.3 Precipitation: Logistic Regression. 
501 |a 6.4 Precipitation: Categorical Data Analysis6.5 Heavy Precipitation: Event-Time Analysis; 7 Spectral Analysis; 7.1 Periodogram, Raw and Smoothed; 7.2 Statistical Bounds; 7.3 Yearly and Winter Temperature, Detrended; 7.4 Precipitation. Summary; 7.5 Wavelet Analysis; 8 Complements; 8.1 Annual Data: Growing Polynomials; 8.2 Annual Data: ARIMA l-Years Forecast; 8.3 Monthly Data: Sin-/Cos-Modeling; 8.4 Further Topics; Appendix A Excerpt from Climate Data Sets; A.1 Hohenpeißenberg Data; A.2 Annual Data from Five Stations; A.3 Daily Data from Five Stations; Appendix B Some Aspects of Time Series. 
501 |a B.1 Auto- and Cross-Correlation FunctionB.2 Spectral Density Function; B.3 ARMA Models; B.3.1 Moving Average Processes; B.3.2 Autoregressive Processes; B.3.3 ARMA and ARIMA Processes; B.4 Predicting in ARMA Models; B.4.1 Box-Jenkins Forecast-Formulas; B.4.2 Forecast-Error and -Interval; Appendix C Categorical Data Analysis; C.1 Binary Logistic Regression; C.2 Contingency Tables; References; Index. 
520 |a The book presents the application of statistical methods to climatological data on temperature and precipitation. It provides specific techniques for treating series of yearly, monthly and daily records. The results’ potential relevance in the climate context is discussed.The methodical tools are taken from time series analysis, from periodogram and wavelet analysis, from correlation and principal component analysis, and from categorical data and event-time analysis.The applied models are - among others - the ARIMA and GARCH model, and inhomogeneous Poisson processes.Further, we deal with a number of special statistical topics, e.g. the problem of trend-, season- and autocorrelation-adjustment, and with simultaneous statistical inference.Programs in R and data sets on climate series, provided at the author’s homepage, enable readers (statisticians, meteorologists, other natural scientists) to perform their own exercises and discover their own applications. 
530 |a Electronic reproduction; Available via World Wide Web. 
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