将资料处理为距平的方法称为中心化 why： 因为气象要素的年变化周期影响很大，各月的平均值不一样，为了使之能在同一水平下比较，常使用距平值
距平 / 平均值 *100%
标准差和平均值之比
衡量资料中观测值的变异程度
可以消除单位或均值不同对于多个资料变异程度程度比较的影响
表征变量值变化幅度大小
就是绝对值版的标准差
变率除以平均值
就是变差系数的变率版
由于各个要素的单位不一样，平均值和方差也不同，为了让数据在同一个水平上进行比较，就要消除量纲的影响
在正态分布中，落在均值正负1倍标准差之间的概率为68% 落在均值正负2倍标准差之间的概率为95% 落在均值正负3倍标准差之间的概率为99.7%
衡量这正态分布的对称情况
衡量这个正态分布的高矮胖瘦
当样本量n 足够大时，标准偏度系数和标准峰度系数都以标准正态分布N(0,1) 为渐近分布
核心思想：小概率不可能发生
协方差代表了两个变量之间是否同时偏离均值
使用t分布检验
衡量某一气象要素不同时刻之间关系密切程度的量
反映预报因子集的优劣程度的数量指标。
在事件B已经发生的条件下计算事件A的概率，称为事件A在事件B已出现条件下的条件概率，记为P(A/B)
二分类预报：只预报事件A出现或者不出现，又称为正反预报
构造Q统计量
意义：利用回归分析方法分析多个预报因子和预报变量之间的相互关系， 建 立统计关系的方程式，最后利用其对未来时刻的气温或降水量作出预报估计
就是表示预报因子的波动能在多大程度上描述预报量的波动
用回归方差 / 预报量方差 可以衡量方程的拟合效果，这个比值叫做判决系数
如果这个比值越接近1，说明误差方差越小，拟合越好
描述因变量y依赖于x1,x2…xn多个变量和误差项的方程，称为多元回归模型
最终解**多元线性方程组，得到b1,b2…**的值就是回归系数
遵从分子自由度为p，分母自由度为n-p-1的F分布
也是用的F统计量
从包含全部变量的回归方程中逐步提出不显著的因子
缺点：计算量较大 步骤：
基本思想：在一批待选的因子中，考查他们在一元回归方程中对预报量y的方差贡献，挑选所有因子中方差贡献最大者，经统计检验是显著后，进入回归方程 步骤：
第一轮的时候
对均值/方差差异进行显著性检验
对均值的显著性检验，总体方差已知 适用条件：
用于对均值的显著性检验，总体方差未知 适用条件：
用于对方差的显著性检验，总体方差已知
用于对方差进行显著性检验，总体方差未知
计算其特征值及方差贡献 ， 并按大小排序 ，到 找到95% 分位点 ， 将待检验特征向量方差贡献与分位点对比 ， 高于95% 分位点则认为显著
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研究者们正构建一个以“大语言模型”为基础，以“检索增强”和“提示工程”为优化手段，以“新质生产力”为应用目标，以“价值对齐”为伦理保障的完整技术-社会框架。”作为视频生成领域的里程碑，尽管在2025年热度有所回落（33次），但其引发的关于“世界模型”和“物理规律理解”的讨论，已在“具身智能”等领域产生了深远影响。科研工作者唯有善用数据，方能拨开迷雾，精准“卡位”，在智能时代的浪潮中，不仅不被淹没，更能乘风破浪，引领航向。然而，热潮终将退去。未来的CV研究，不仅要“看懂”世界，更要能“想象”和“创造”世界。
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