З. Статистическая обработка экстремумов
Статистическую обработку можно сделать в двух напра!
по интервалам (строки табл. 1) и по годам (столбцы табл,
каждого конкретного года строки табл. 1 полностью харак
изменения экстремумов. Здесь можно получить еще только
интельные — производные _ характеристики, 
кроме — О 
@
Фти — (п) 
за к=0 — 365, 
а 
именно: 
объемы — экстрем
ох () =Опох (т) 
т 
и 
Юа 
(т) 
—Ф () 
т 
а 
также No
ннё 
значения расходов 
водм“в конце 
'интервала —н
@.» 
(1), определяемые как производные 
суммарных 
06
!нех 
(т) 
—& 
па 
(т)/@х 
и @ь (т) —н (©)/@т, — ли
мым способом из данных среднесуточных расходов как миним
ные 
@ал 
к) =пип @ ах (т) или максимальные значения Оа
— тпах Ф 
() на 
концах интервалов т. Эти кривые прод
тельности экстремумов значительно изменяются из года в 
ГФу
цанболее общая их закономерность состоит в том, что опи Я
готся либо монотонно нарастающими (Ф 
(=), 
Ф 
(*), ав
\мы” 
(т)), либо монотонно убывающими 
(Фак (); Фа @
при этом кривые ах (т)_ 
и Ю (т) 
имеют обратные нащ
а монотонность @ 
мх (т) 
и 
Ф 
— 
(т) не является абсолютнойд
В многодетнем плане статистическая обработка состонт в 
@
тистическом анализе совокупности. вариационных рядов с разй
ными продолжительностями с целью уточнения совместно их
тистических распределений и состонт из двух 
этапов: 
аппро
мации каждого эмпирического 
распределения 
в 
отдельно
общего согласования всех эмпирических распределений,
Оптимальная — аппроксимация — эмпирических 
распред‹
подходящими 
теоретическими законами является проблем
чимой в достаточной мере, чтобы рассматривать ее в отделый
ти. Здесь отметим лишь некоторые осповные моменты.
До сих пор обычно применялся следующий подход: 
ранжи
вание значений 
вариационного. ряда; 
вычисление 
эмпириче
‘обеспеченностей ранжированных членов и стандартных стати
ческих параметров (среднего х, коэффициентов _ варнации
асимметрии С.), 
а также и других вспомогательных парам
в зависимости от метода; подбор 
подходящего — теоретическ
закона распределения вероятностей, с помощью которого ап
симируется эмпирическое 
распределение: 
задавая разные 
30
ния 
статистических 
параметров теоретического распределен
отыскивая 
максимальное соответствие теоретического и ЭмП
ческого 
распределений 
графическим 
или 
аналитическим 
©
бом. Автором предложен новый подход и разработан метод
тимальной 
аналитической аппроксимации эмпирических - рабй
делений с помошью ЭВМ, объединяющий положительные 
No
ства графических и аналитических методов на основе траней
мации координат 
(вероятностей — с помощью 
аналитич
обратной функции нормального распределения и квантиле
36