климатического прогноза , —У. В результате прогноз такого зна-
чения У, даст ошибку, выходящую за пределы допустимой дд
для сравниваемых методик, что приведет к одновременному зани-
жению частот Р]; и Р,Ё.
2. Предположим, что исходный ряд И,...,‚ У, значений про-
гнозируемой величины содержит избыточно большое количество
членов, близких к многолетней норме У. Для таких значений у,
ошибки прогноза по оцениваемой методике У-— У,, скорее всего,
будут небольшими. Такими же будут ошибки климатического про-
гноза У,-У. В результате прогноз таких значений У, даст не-
большую ошибку, не выходящую за пределы допустимой бдоп дЛЯ
сравниваемых методик, что приведет к одновременному завыше-
* 
*
нию частот Р, и Р;.
Целесообразность применения методики долгосрочного про-
гнозирования характеристики речного стока определяется досто-
верностью статистического вывода о том, что ее оправдываемость
выше, чем у климатического прогноза.
При достаточно большом числе л проверочных прогнозов ча-
* 
* 
No
стоты Р„ и Р; имеют распределение вероятностей, близкое к нор-
мальному, с математическими ожиданиями Р, и Р, соответствен-
но. Так как обе эти величины значительно отличаются от 0 и 1, для
использования 
нормального распределения достаточно условия
п 2 25 [15]. При отсутствии статистически достоверной автокор-
реляции в рядах ошибок прогноза оценки дисперсий обеих частот
приближенно определяются формулами:
в,а-Ро, 
4)
Й
Р'(В)=
Р`(Р;)= @. 
(4.2)
75