Process / pipelineStatistical analysis
अधिकतम सहप्रसरण विश्लेषण (Maximum Covariance Analysis)
अधिकतम सहप्रसरण विश्लेषण (MCA) एक सांख्यिकीय तकनीक है जो दो स्थानिक रूप से वितरित क्षेत्रों (जैसे, समुद्र सतह तापमान और वर्षा) के बीच परिवर्तनशीलता के युग्मित पैटर्न की पहचान करती है। ईओएफ विश्लेषण के विपरीत, जो एकल क्षेत्र में प्रसरण पर केंद्रित होता है, एमसीए उन स्थानिक पैटर्न की पहचान करता है जो दो विभिन्न क्षेत्रों के बीच अधिकतम सहसंबद्ध होते हैं।
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स्रोत
- Bretherton, C. S., Widmann, M., Dymnikov, V. P., Wallace, J. M., & Blade, I. (1992). The effective number of spatial degrees of freedom of a time-varying field. Journal of the Atmospheric Sciences, 49(11), 1063-1083. link ↗
- Newman, M., Sardeshmukh, P. D., & Penland, C. (2016). Relative Contributions to Subseasonal Predictability: Bridging Medium-Range and Climate Time Scales. Journal of Climate, 29(15), 5629-5647. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Maximum Covariance Analysis (MCA). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/meteorology/maximum-covariance-analysis
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