湿日与干日随机变化的概率

被引:13
作者
么枕生
机构
[1] 南京大学气象系
关键词
概率; 计算结果; 高阶; 代表; 马尔科夫; 样本序列; 样本值; 随机变化; OCC;
D O I
暂无
中图分类号
学科分类号
摘要
本文提出用正则马尔科夫链计算湿日与干日随机变化的概率,这些计算结果对于单站补充预报有一走用处。其次,本文还直接根据条件概率推导出高阶转移概率的循环公式,其计算结果和马尔科夫链计算结果是一样的,根据这些循环公式还可以求得计算高阶转移概率样本值的公式。根据高阶转移概率样本值的计算,可以检查马尔科夫链的计算结果是否符合于实际情况。
引用
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共 3 条
  • [1] An introduction to probability theory and its application. Feller,W. New York . 1957
  • [2] Stochastic processes. Parzen. E. . 1962
  • [3] Finite markov chain. Kemeny,J. G. and Sneil,J. L. New York . 1960