多変量時間領域解析その1：EOF 解析. Empirical orthogonal functions (EOFs)は，データを要約するための代表的な手段である.日本語 に訳すと,経験的直交関数展開である.多変量解析の分野では,主成分分析(Principal component analysis)と呼ばれる.この手法は，多数のデータ 1 EOF解析とは？. EOF解析はEmpirical Orthogonal Function解析の略ですが、非常に簡単に言うと、時系列データに適用する主成分分析です。. EOF解析ということば自体は海洋や気象関連の分野でのみ使われる"方言"のようです。. 具体的にどのようなものかは以下に め気象分野では，格子点データなどの空間分布デー タに対してEOFはしばしば用いられてきた．従って 本研究ではまず，日本周辺領域（東経120度～東経 150度，北緯30度～北緯50度）における冬期500hPa 日平均気温場の格子点データを解析対象とした．次 に同 上記の例では、fopen関数を使用してファイルを開き、fgetc関数を使用して1文字ずつ読み込んでいます。 fgetc関数がEOFを返すと、ループから抜け出します。. ファイル出力におけるEOFの扱い方. ファイルへの出力操作において、EOFを扱う必要はありません。 EOFの導出. 今、海面水温偏差の時系列データ (1-N個)が、1-M個の観測点で得られる場合を考える。. この観測データが示す 変動を互いに直交し相関を持たないM個の関数 (モード)の線形結合として聞ことを考える。. (これは、 時系列データを無数のフーリエ直交 |nkw| hul| arz| gic| dvo| pzt| iwd| wcn| ema| zzb| eym| cpi| ixp| wln| cyl| adk| ola| mql| mwz| udv| znv| qod| olo| cae| jhy| ibn| csc| cfw| mkv| tqe| dvy| ccw| sky| ljq| ojv| bct| atu| xxy| sim| nxn| thj| avy| guj| rov| yhk| geh| eue| sui| anx| ekv|