(5.9)
Эти формулы соответствуют рассмотренной выше линейной
регрессионной модели (5.3), в которой характеристика неодно-
значности связи прогнозируемой величины с предикторами 6(0)
является стационарным гауссовским случайным процессом авторе-
грессии первого порядка [13, 32]. В иных случаях эти формулы
дают лишь приближенные значения среднеквадратических по-
грешностей оценок И; и \/Ё .
Формула (5.9) демонстрирует влияние различных показателей
исходной информации на точность оценки погрешности кратко-
срочных прогнозов.
При постоянной продолжительности прогнозируемого перио-
да Т =30 суток и наличии ряда независимых проверочных про-
гнозов длиной М, = 150 за лу = 5 лет применения методики крат-
косрочного 
прогнозирования 
речного 
стока 
относительная
* 
* 
*
погрешность о (/И,)/\И оценки /И равна 5,8 %, если коэф-
фициент корреляции между ошибками прогноза за смежные дни
равен нулю, и 7,5 % при л, = 0,5.
Если при тех же условиях методика применялась всего один
год, то длина ряда независимых проверочных прогнозов равна
*
М„ =Т =30 и относительная погрешность оценки /И 
равна
12,9 % при л, = Ои 16,7 % при л, = 0,5.
При продолжительности прогнозируемого периода Т = 10 су-
ток и независимой проверке методики в течение всего одного года
относительная погрешность оценки \П/;, равна 22,4 % при / = Ои
28,8 % при л, = 0,5.
Метод 2
Возможна ситуация, когда в распоряжении имеется достаточ-
ное число п лет гидрологических и метеорологических НабЛЮДС-
НИЙ‚ из которых для построения методики прогноза вполне могут
89