Множественная корреляция (регрессия) является составной ча-
стью многомерного статистического анализа. Методы многомерно-
го анализа начали внедряться в практику гидрологических прогно-
зов, начиная с 70-х годов прошлого века.
Вместо зависимости У = (Х,, Х, ..., Х„) определяется зависи-
мостЬ
У = ДТ(4), Т(6), ..., Т(„)], 
(7.36)
где Т(2) - коэффициснты разложения полей геофизических процес-
сов по обобщенным некоррелируемым показателям.
Наибольшее распространение получило разложение полей ме-
теорологических величин по естественным ортогональным состав-
ляющим или функциям (ЕОФ). Подробнее данная методика рас-
сматривается в гл. 11, посвященной долгосрочным прогнозам сро-
ков ледовых явлений. В практике статистических прогнозов нашел
применение метод дискриминантного анализа. Суть его состоит
в том, что в поле метеорологических величин выявляются состав-
ляющие, связанные с прогнозируемым явлением. Метод применял-
ся с целью долгосрочного прогноза начала ледообразования на ре-
ках севера ЕТР [61].
Указанные методы не исчернывают всех приемов многомерно-
го и корреляционного анализов. Методы статистического анализа
позволяют сжимать исходную информацию, осуществлять отбор
информативных признаков. Однако математическая сторона этих
методов является формальной, ибо совершенно не раскрывается
физическая сущность устанавливаемых зависимостей.
В 60-х годах Ю.М. Алсхин предложил метод долгосрочного
прогнозирования сезонного и годового стока с большой заблаговре-
менностью. Динамико-статистический метод основан на использова-
нии внутрирядной связи последовательности значений прогнозиру-
емй величины во времени, описываемой автокорреляционной функ-
цией А(х). Для прогноза нсобходимо иметь только прогнозируемый
ряд наблюдений большой продолжительности. Оптимальная длина
ряда в каждом конкретном случае устанавливается подбором. Боль-
шое значение имеет непрерывность и однородность ряда.
Прогнозирование осуществляется на основе решения уравнения
х!:](іх:1+](2х:2 + --»+](пхіт
203