Pythonによる気象・気候データ解析 1 Pythonの基礎・気候値と偏差・回帰相関分析

平易なプログラムでデータ解析の本質を理解する。気象や気候をはじめ、商品の売り上げなど季節変動するデータの取り扱いに興味をもったら最初に学ぶべき基礎を詳述。気象や気候に興味がなくても、教養としてのプログラミング・可視化・データ解析を学ぶために、気象という身近な具体例を交えながら楽しく実践。

目次 : １　Ｐｙｔｈｏｎの環境構築・簡単な行列計算とグラフの描画/ ２　気象データ（時間変化する２次元場）の描画/ ３　気候値（平年値）の計算/ ４　偏差（平年差）の計算/ ５　線型トレンドとその除去/ ６　インデックス（指数）の定義/ ７　コンポジット解析（合成図解析）/ ８　回帰係数と相関係数/ ９　回帰図と相関図/ １０　地図の描画と気象のテレコネクション/ １１　主成分分析（ＰＣＡ）１/ １２　主成分分析（ＰＣＡ）２/ 付録/ 第１巻略解

【著者紹介】
神山翼 : １９８８年北海道に生まれる。現在、お茶の水女子大学基幹研究院自然科学系講師。Ｐｈ．Ｄ．（大気科学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

神山翼

１９８８年北海道に生まれる。現在、お茶の水女子大学基幹研究院自然科学系講師。Ｐｈ．Ｄ．（大気科学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

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