氣象觀測站的調整-閱讀頁
2025-08-03 21:03本頁面
【正文】 x12) x7=f2(x1,x2,x3,x4,x5,x9,x11, x12) x8=f3(x1,x2,x3,x4,x5,x9,x11, x12) x10=f4(x1,x2,x3,x4,x5,x9,x11, x12) 其結果見 [b1,bint1,r1,rint1,stats1]=regress(Y1,X)。 stepwise(X, y, inmodel,alfha)（ ) 例如輸入： X=[x1,x2,x3,x4]。四個回歸方程的剩余方差分別為： , 210282726 ???? ????結果分析： 定義信息損失比率： 10,8,7,6%,100 ??? ixiii?? 計算出刪除 6， 7， 8， 10四站的信息損失比率分別為： dert = % % % % 平均信息損失為： % 刪除 4個站的降水量信息仍保留了約 90%，結果比較令人滿意。 思考： 熵 (Entropy)是分子熱力學中的一個概念，用以描述分子隨機運動的無序程度。 在信息論中，此概念被用以衡量隨機試驗得到的信息量的大小。 最大熵原理 定義 121( , , . . . , ) l nnn i iiH p p p c p p??? ?其中 c是常數(shù)， pi=P{X=xi}, i =1,2,…, n, 一般取 c=1. 不加任何限制，當 pi=1/n時 ， 熵最大。 對氣象觀測站問題，可以計算在各觀測站下的 標準差 σ i的值，定義 pi= σ i/∑ σ j, 或 1 1 2 2( , , ... , ) ( 39。 ) m innnL H p p p H p p? ? ?121/i i jjp x x?? ?可以計算當刪除某個觀測站，信息熵的變化
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