к информации, необходимой для обеспечения народного х
ства и службы прогнозов [391].
-Рассмотрим методику 
оптимизации 
косвенных 
из:мер
если задана их необходимая точность в виде допустимой 
ней квадратической 
погрешности Ад. 
Тогда для оптимиз
измерительного комплекса целесообразно использовать пр
цип равного или `веообще регулируемого вл
ния частных погрешностей 0; на точность резуль
оцениваемую средней квадратической погрешностью о:
вонсек (ар аю () а—К(а
П 
'(
(величины с; предполагаются взаимонезависимыми).
‚ 
Коэффициентами К 
регулируются 
допустимые 
вели
дисперсий 02 Значения К; находятся в пределах 1<К‚`<`
причем наименьшее значение К;==! обеспечивает равное 
ние частных погрешностей на результат измерения, а при
для 
какой-либо 
из 
них К;==Кр означает такое требов
к точности измерения элемента, которое соответствует пр
чески полному исключению влияния этой погрешности в ср
нии с другими. ГОСТ 1297—76 устанавливает, что влияю
величину можно считать не оказывающей воздействия на
ностную характеристику, если вызванное 
ею изменение не
восходит 0,2 значения этой характеристики, что соответс
Кир==5.
При оптимизации частеты 
(дискретности) 
наблюд
необходимо учитывать одновременно три 
характеристики
грешность измерения ои, вариацию элемента ох И его прос
ственно-временную корреляцию /х(т, 6). Эта задача реш
на основе приведенного на рис. 1.4 графика & (0), который
наково пригоден как для временных, так и для пространс
НЫХ 
реализаций 
и 
является в этом смысле универсаль
Из графика 8('8‘) можно заключить: 
' 
а) оптимальная интерполяция во всех случаях точнее
нейной, особенно при увеличении погрешностей измерен
уменьшении параметра дискретности (частоты) 
наблюд
‚` 6) при сравнительно 
малой 
дискретности 
измерений 
пример, при %<<0,5, 1==0,25) линейная интерполяция во
теряет смысл, 
так Как 
вместо - интерполированных 
знач
в этом случае целесообразно принять норму (осредненну