ется по таблице [31, 42), которая содержит критические значения _
гв* для шести уровней значимости при одностороннем критерии.
Если направление линии тренда пеизвестно, пеобходимо использо-
вать двухсторонний критерий. При л> 30 значимость гв с доста-
точной точностью проверястся на основании стандартизированного.
нормального распредсления
г=|гз 
|/п—1. 
(1.30):
Гипотеза © внутрирядной корреляции и наличии тренда прини-
мается, если г>> г* при выбранном а.
Оба эти метода не зависят от закона распределения анализи-
руемой совокупности, но не учитывают влияние естсственной вну-
трирядной связанности рядов гидрологических характеристик. То,
что эти критерии не были обобщены с учетом автокорреляции,
необходимо учитывать пр‹л оценке получаемых выводов.
1.3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СЛУЧАЙНОСТИ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Стационарность параметров распределения гидрологических ха-
рактеристик является необходимым, но не всегда достаточным ус-
ловием для эффективного применения математической статистики,
так как обобщенные параметры не дают полного представления
о структуре временнбй последовательности и характере колеба-
НИЙ отдельных ее элементов; Условие независимости испытаний
являстся для математической статистики в известном смысле цен-
тральным [47, 92] и также подлежит проверке по наблюденным
данным.
Для анализа случайности в настоящей работе выбраны коэф-
фициенты автокорреляции г — рассчитываемые для сдвига во. вре-
мени от 
1 до 30, и критерий серий [1, 38]. Остальные 
критерии
оценки случайности (критерии Валлиса — Мура [49], инверсий [94],
итерационный критерий [49}, отношение Неймана [79, 49] и другие)
не рассматриваются, так как большинство из них дают качест-
венно сходные выводы с оценкой ло козф({;щиситу автокорреля-
ции [79), а некоторые, например отпошение 
Неймана, имеют функ-
циональную связь сг [79).
Коэффициент автокорреляции г 
рассчитывается по сле,
щей формуле:
о- 
(на: —)
(.30)
38