Если вдоль некоторой линии опробования через равные интер-
валы расстояния проводить измерения переменной величины (глу-
бины горизонтов, влажности на определенной глубине и пр.), то
значения этой переменной в соседних точках опробования могут
оказаться не независимыми. Это проявляется в том, что значения
Х в соседних точках оказываются отличными друг от друга мень-
ше (больше), чем это было бы при полной их независимости в дан-
ных условиях. Совершенно ясно, что чем ближе располагаются
точки опробования одна от другой, тем эта связь должна быть
больше. Наличие связи между членами одного ряда (простран-
ственного или временнбго) получило название автокорреляции.
Степень автокорреляционной связи зависит от расстояния сЁв
между сравниваемыми точками опробования, где с — расстояние
между соседними точками, а / — число таких расстояний. Для
разных Ё& степень связи может быть измерена с помощью коэффи-
циента автокорреляции р,;, оценкой которого является (Смирнов,
Дунин-Барковский, 1969) 
›
т —К
> (, — 
(К, — Х)
л
т—К 
т—-К
\/[ No(Х, —Х)?] [ У (Хуы — Х)
—
1==1
Г; —
‚ 
(75)
где Х; — {-е значение переменной величины 
(1 == 1,2, .. ., й;
п — число 
наблюдений); 
Х — оценка 
среднего; 
& = 0,1,2...
Каждое значение Х; 
в 
упорядоченной 
последовательности
можно рассматривать как значение соответствующей 
случайной
величины Х () в некоторой точке {. Пространственные 
и времен-
ные последовательности случайных величин Х (1) в статистике
называются случайным, процессом, или случайной функцией (Уилкс,
1967; Вентцель, 1969). Случайная функция Х 
(г1) называется ста-
ционарной, если все ее вероятностные характеристики (среднее,
дисперсия и пр.) не зависят от {. Нестационарная функция харак-
теризуется тем, что она имеет определенную тенденцию 
развития
во времени или прострапстве, или так пазываемый тренд. Харак-
теристики такой фупкции зависят от нпачала отсчета в простран-
стве или времени.
В принципе мы можем взять не одну лицию опробования, а не-
сколько, каждой из которых будет соответствовать своя последо-
вательность случайных величин Х ({). Каядая такая последова-
тельность именуется реализацией случайной функции. Если 
ха-
рактеристики случайной функции (среднее, дисперсия и др.) по
одной реализации (достаточно длинной, т. е. при 
болышом 
л)
приближенно равны соответствующим характеристикам по множе-
ству реализаций, то случайная функция считается эргодической
и в таком случае о свойствах функции можно судить по одной реа-
лизации (Вентцель, 1969).
Э74