некоторых проработок по оценке ссответствия эмпириче-
ских данных различным теоретическим кривым 
приво-
дятся в & 1-9,
При рассмотрении кривых распределений важнейшая.
задача состоит в определении их характеристик (пара-
метров). Для получения характеристик процесса стока
имеется небольшое конечное число независимых наблю-
дений, называемых выборкой из генеральной совокуп-
ности. Под генеральной совокупностью понимаются не-
известные нам данные о протекании процесса за беско-
нечный (или очень большой конечный) отрезок времени
до и после 
пёрнода, когда производились выборочные
наблюдения. Ввиду того что объем выборки ограничен,
необходимые характеристики процесса приходится оце-
нивать приближенно 
и 
они 
получаются — существенно
случайными.
Очевидным 
является стремление проводить оценку
ларактеристик наилучшим образом. Для этого, во-пер-
вых, 
мы должны быть уверены 
в 
репрезентативности
(представительности) выборки. В применении 
к гидро-
логическим рядам 
это требование 
сводится 
к соблю-
дению однородности наблюдений 
и исключению влия-
ния хозяйственной деятельности человека на результаты
наблюдений (заборы воды на орошение и пр.). Во-вто-
рых, необходимо находить наилучшие оценки искомых
характеристик и иметь суждения © их точности и надеж-
ности [Л. 29]. Исследовав качество той или иной оценки,
мы можем судить о достоверности полученных на основе
выборки характеристик.
Одним из методов исследования выборочных оценок
характеристик сложных распределений является метод
Монте-Карло. Этот метод подробно рассмотрен в $ 1-4 н
широко использован во всей работе. При отсутствии ана-
литического решения 
с помощью метода Монте-Карло
можно эмпирически сопоставлять различные оценки тех
или иных характеристик, выбирать наилучшую или вво-
дить необходимые поправки. Результаты таких исследо-
ваний для параметров некоторых распределений рассмот-
рены в $ 1-5 и 1-6.
1-2. ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
ГОДОВОГО СТОКА РЕК
С. Н. Крицкий и М. Ф. Менкель в работах [Л. 52, 57]
показали, что теоретическая функция распределения, ис-
8