— совместная_плотиость распредел
функции с и с 
и ее нервой производной
мени при ч
и ординаты случайной
© в совпадающие моменты вре-
и 
‘осуществимых: явяяется вычисление
вероятности ” () дая стационарной послодовательности пормального типа-
В, 
И, Фодорченко [1975) продагает дая расчета лормировациых 
выбро-
ов дая такой последовательности следующую формулу
т ехр (— 
|! 
—
» которой с-— отклоненно уровия маброса от 
математи
еледовательшостиу 
— пормированиое 
—на 
оо
Р( 
(-100—), 
1
кого._ожида!
т —) 
п— 
нооффициент коррелящии ме
ряда, 
В` данной формуло, как указывает 
В, 
И, 
Федорченко, при_ 2>
перолтность выброса определяется с относительной погрешностью,
Суммарное время `пребывания
‘иного уровия, 
т © продолжите
мость, опредслябтся мз соотнощения:
учайной функции 
за проделами 
&
‘ость 
выброса за пею _ последовате
- {{ уседагнйе 
)
Ср
миснов последоватс
кодичество
ибросов. М в иитормая. 
промени, содеряащий М
ости, 
находится на 
ныражения:
УР( М. 
3
При этом дая 
случайной последовательности гауссовского типа, при с=0,
на А определяется мз простой 
за
М -- агосозг 
24
Из 
(23) 
нетрудно опроделить также среднее 
вромя иребывании слу-
чайной 
функции 
выше 
заданного 
уровия, 
л. 
е, 
среднюю 
длитель
‘одиничного мыброса
Применительно 
к ра
восьма_ваной 
_состанной_ 
частыю
апализа 
_ вроменного ряда _ продук
им. 
дать 
соответствуют
ний. продукти
характера пропи
Соответетм
торого экстромального 
периода в течение т от подряд,
мер, неурожайных или урожайных пернодов, группировку. засушливых
яет и др. 
Весьма важно при этом оценить 
оба фактора 
— нитервая. време-
« выброса. н его интенсивлость, 
иными словами 
сопокупное воздойствие
экстремума. Дая этого 
необходимо испозьзовать комплекеный показатель.
нброса в виде характеристикиего площади, т е. произведение /(3) -ь
Для 
нормальных стационарных процессов, как указывает . В. 
ЯЖуков-
ский с соавторами [Жуковский 
и др., 1976], ссыдаясь_на В. И. Тихопова
1970 соответствующее `распределение площади выбросов 
за достато-
высокий уроень 
выражастся › следующим 
приближенным соотпоте-
‘матрипаемой модели подобный 
нодхо
о 
комплекеного _ статисти:
(26)