р
р
р
обеспечения ЭВМ ЕС-1022;
5. Моделирование величин стока по выражению (1) и норм
вание их путем 
деления на стандартные 
отклонения 
— исход
рядов;
6. Обращение к стандартной подпрограмме МОТК с целью п
чения вероятности переменных, установленных в пункте 5; 
°
7. Перевод нормально распределенных случайных чисёел в 
тервале (0—1) с помощью линейного преобразования в новВыЫй
тервал (0,001—99,9), как это рекомендуется в [3] 
:
р=-©—* 
& + с—а—=99,899 
2 + 0/01,
где [а—6] — исходный интервал [0—1], [с— 
@] — преобразо
ный интервал [0,001—99,9];
8. Вход по полученным значениям обеспеченности 
в - табл
трехпараметрического гамма-распределения при заданных 
С
СС„ и вычисление модульных коэффицниентов стока путем ин
поляции табличных значений для исходных С, Р. Для этого
пользуется интерполяционная формула Ньютона с неравномер
шагом [3];
9. Оценка точности параметров моделирования. При этом до
точно иметь лишь значения коэффициентов асимметрии.
Модель канонического разложения сохраняет математиче
ожидания, дислерсии и корреляционную матрицу [6].
Пусть та (*), @ (/,) — вектора, представляющие собою с
нее и фактическое значение стока Ё-го интервала времени. 
Т
любой Ё-й вектор процесса @О(г) с учетом 
уравнения (1) 
мо
быть записан:
1 
`
о6) =то ‹г‚‚›+Ё;_1“ И,ч )- И, 
Применив операцию 
математического 
ожидания к равен
(2) и учитывая, что математические ожидания И;, И, равны н
найдем
О (Ё„) — то (Ёіг)' 
Уравнение (3) показывает, что модель сохраняет среднее.
Чтобы показать сохранение дисперсии, перенесем т (?) в
‚ вую часть уравнения (2) и возведем разность в квадрат
Ё-1 
-1
[0 &) —то () 
= 3 У9 @)Р+2 21 У,МФ &) --У?% —
{=1 
1==