нулю, и абсолютное или среднее квадратичное отклонения, рав-
ные единице, что позволяет рассматривать нормированные слу-
чайные величины зависящими только от законов распределения,
но не от их параметров.
Уравнения линейной равномерной (лапласовой) и квадратич-
ной (нормальной) регрессий, т.е. линейных зависимостей соот-
ветственно условных медиан () и условных математических ожи-
даний (Г,), величины @, от конкретных значений величины @,
(или наоборот) имеют следующий вид:
Ме(0,/0,) = Ме(0,) + р(О,,О,)[4(О, 
)/ АО)НО, - ме( ));
4(0,/О,) = 4(О,)П - р(О,,0))];
М(0,/0,) = М(0,) + 7(0,,0,)15(0,)/ 5(010 - М(О))];
5(0,/0,) = 5(0,)/1-7*(0,,0,).
7.5.2. Основная задача математической статистики
в гидрологии
Основной задачей применения статистических методов в гид-
рологии была и остается задача построения кривых распределе-
ния характеристик стока и других гидрометеорологических вели-
чин.
Традиционно это делается по следующей схеме:
1. Хронологический ряд наблюдений за случайной гидрологи-
ческой величиной располагается (упорядочивается) в убывающем
порядке, т.е. компонуется вариационный ряд (последовательность
порядковых статистик).
2. Каждому члену вариационного ряда ставится в соответствие
(назначается, вычисляется) эмпирическая вероятность (относи-
тельная частота появления). Здесь присутствует целый ряд про-
блем, связанных с получением приемлемой оценки этой вероят-
ности.
3. Исходя из характера эмпирической функции распределения
выбирается подходящий вид соответствующей аппроксимиру-
ющей (часто неправильно называемой «теоретической») анали-
тической функции распределения. В гидрологии поражает огра-
ниченность и тенденциозность выбора таких аппроксимаций, свя-
занного с некоторыми необоснованными традициями.
4. По данным наблюдений вычисляются определенные статис-
тические функции (правдоподобия, моментные, квантильные, по-
ложения и рассеивания), приспособленные для приближенного
определения значений параметров аналитического закона распре-
деления. Обычно забывается, что при этом всегда теряется неко-
283