工作之一。由於颱風的成因複雜，因此伴隨颱風的降雨及風速難
以掌握，造成颱風資料充滿隨機性。本文主要是將所觀測到的颱
風風速與降雨量及相關颱風資料建立迴歸模型(regression
model)、羅吉斯迴歸模型(logistic regression model)、貝氏二元分
析和混合模型(mixed model)進行統計分析與預測校驗，期提供較
有效的統計預報方法。研究結果顯示，迴歸模型、羅吉斯迴歸模
型、貝氏二元資料分析與混合法較目前中央氣象局以往使用之平
均法為佳，同時我們也認為這些預測方法仍有進一步改善的空
間。

1. Agresti, A. (1990) Categorical Data Analysis, : Wiley, New York.
2. Ashish, S., and Muni, S. (1990) Regression Analysis, Springer-Verlag,
New York.
3. Casella, G., and George, E. I. (1992) “An Introduction to Gibbs
Sampling,” Amer. Statist, 46, 167-174.
4. Draper, N.R., and Smith, H. (1998) Applied Regression Analysis, John
Wilely & Sons, Canada.
5. Geman, S., and Geman, D. (1984) “Stochastic relaxation, Gibbs
distributions and the Bayesian restoration of images,” IEEE Trans.
Pattern Anal, Mach. Intell, 6, 721-740.
6. Albert, J. H., and Chib, S. (1993) “Bayesian Analysis of Binary and
Polychotomous Response Data,” Journal of the American Statistical
Association, 88, 669-679.
7. 王時鼎、顏清連、陳泰然與謝信良(1986) : 台灣颱風降雨特性及預
報研究(三)。國家科學委員會防災科技研究報告74-51，152pp。
8. 葉天降、吳石吉與謝信良(1999) : 簡單統計方法於台灣地區颱風降
水預測之研究(一)預測方法與台北颱風降水之預測校驗。大氣科
學，27，395-412。
9. 葉天降、吳石吉與謝信良(2000) : 台灣地區颱風風速之簡單統計預
測。(大氣科學已接受)
10. 葉天降、樊采虹與李昀寰(2000) : 台灣地區颱風降水之迴歸預(一)
台北颱風降水線性迴歸預測模式。(大氣科學已接受)
11. 林建發(2000) : 颱風降雨量之統計迴歸預測。中央統研所。
12. 高國欽(1992) : 羅吉斯迴歸模式解釋變數選擇法。中央統研所。
59
13. 王智立(1996)：多分類羅吉斯迴歸模式之探討。中央統研所。
陳順宇(2000) : 多變量分析。華泰書局。