совершенно отличен от прогноза детерминированного. Например, для детерминированной величины, заданной какой-то функцией, можно предсказать любое значение функции при любом значении аргумента. В случае стохастической величины предсказание носит несколько иной характер. Здесь уже нельзя утверждать, что при за- данном значении аргумента получится имепно это значение функ- ции, но можно утверждать, что оно появится с данной вероятно- стью. Для того чтобы полностью описать случайную величину, необ- ходимо зпать закопы ее распределения, Какова же оспова законов распределения случайной величины? Основой является фупдамен- тальное спойство случайных явлений — свойство устойчимости ча- стот повторения явления при многократном попвторении опыта. При увсличении числа наблюдений над случайной — величиной частота события все более теряет свой случайный характер, а случайние влияния на каждое отдельное наблюдение взаимно погашаются и «частота проявляет тенденцию стабилизироваться, приближаясь с незначительными отклонениями к средней лостоянной всли= чиве» [7). Это фундаментальное свойство случайных величин сформулиро- вано в теореме Бернулли, в которой показано, что при увеличении числа опытов частота события будет сколь угодло мало отличаться от его вероятности п отдельном опыте, Если для всех паблюдений найти вероятиости, с которыми_ он лоявляются, можно построить закон распределения случайной ве- личины. «Законом распредсления случайной величины называется всякое соотиошепие, устанавливающее связь - между возможными значениями случайной величины и соответстлующими им пероятио- стями» [23). Наиболее разработанным с‘математической точки зрения явля- ется нормальный закон распределения вероятностей. Если случай- мная величина подчиняется нормальному закону распредсления, то для ее характеристики достаточно двух параметров: среднего ариф- метического и среднего квадратического отклонения. Если случай- мая величина подчиняется не нормальному закону распределения и не закону Пуассона, то для ее характеристики требуется более двух параметров. Применение вероятностных методов должно быть основано на твердой уверенности, что исследуемое явление относится к катего- рии массовых, для которых выполняется условие устойчивости частот. Величины, которые обусловлены условиями внешней среды, — суть метеорологические, т. © Они ` обусловлены — деятельностью солица. К пим относятся солнечная раднация, ветер, осадки, темпе- ратура и т. п. Кроме этих величин, существуют еще и другие, яв- ляющиеся функциями от них, например температура почвы, плего- запасы, тепловые потоки в почву и т. и Вопрос о том, являются ли метсорологические — величины слу- чайными, рассматривается во многих работах [10, 12, 26, 27, 29, 46