Методы статистической обработки и анализа гидрометеорологических наблюдений. Аргучинцева А.В. - 8 стр.

численными индексами. Например, случайная величина X с воз-
можными значениями x1 , x 2 ,..., x n . Рассматривают случайные ве-
личины двух типов: дискретные и непрерывные. Возможные зна-
чения дискретных величин можно перечислить (количество гид-
рометеорологических станций и постов в городе, количество теле-
фонных звонков, поступающих абоненту в сутки, количество сту-
дентов в группе и пр.). Возможные значения непрерывных вели-
чин заполняют некоторый промежуток, который иногда имеет
резко выраженные границы, а чаще – границы неопределенные,
расплывчатые. Примеры непрерывных величин – давление, модуль
скорости ветра, температура среды, рост человека и пр.
     Необходимо вспомнить, что в теории вероятностей и матема-
тической статистике давались определения
                                    m
классической вероятности – P = ,
                                    n
где n – общее число исходов, m – число исходов, благоприятст-
вующих появлению интересуемого события. Иначе классическую
вероятность можно назвать теоретической вероятностью, или ве-
роятностью генеральной совокупности, или вероятностью до опы-
та (apriori). Определить такую вероятность можно при условии,
что для случайных событий выполнима схема случаев, т. е. выпол-
няются три условия: события образуют полную группу, несовме-
стны и равновозможны.
     Если хотя бы одно из трех условий не выполняется, то опре-
делить классическую (теоретическую) вероятность нельзя. В этом
случае необходимо проделать серию опытов и определить так на-
зываемую
                                       m
статистическую вероятность – P * = ,
                                        n
где n – общее число опытов, m – число опытов, в которых появи-
лось (наблюдалось) интересуемое событие. Иначе статистическую
вероятность можно назвать эмпирической, или вероятностью выбо-
рочной совокупности, или вероятностью после опыта (a posteriori).

                                 8