Размер выборки обозначает количество пар прогноз–наблюдение, используемых в конкретном методе верификации. Выборка играет важную роль. Она предполагает, что подмножеством (или выборкой), используемым(-ой) для конкретных вычислений, представлен больший набор данных. В наборе данных есть минимальное количество выборок, необходимое для обеспечения определенных доверительных характеристик прогнозов. Чем больше размер выборки, тем больше вероятность того, что данные будут представлять полный диапазон возможных значений.

Например, при прогнозе сильного паводка, степень неопределенности больше, поскольку сильные паводки обычно не часто попадают в выборку. Небольшой размер выборки часто приводит к большей неопределенности в статистических данных верификации и, как следствие, к снижению доверительных характеристик прогноза.

Если имеются данные наблюдений за стоком реки на протяжении 100 лет, то велика вероятностью того, что ее поведение понятно. Неопределенность уменьшается, а доверительные характеристики прогноза повышаются. И наоборот, если речной сток наблюдался только в течение 20 лет, вероятность того, что в выборку попали все значения возможного диапазона стока меньше, чем в случае со стоком, наблюдаемым в течение 100 лет. Недостаточный охват диапазона возможных значений приводит к большей неопределенности в прогнозах.

Рассмотрите этот 20-летний период из нашего более длинного ряда наблюдений. Как вы думаете, почему свойства выборки данных могут затруднить понимание поведения реки?
Выберите все подходящие варианты.
Правильные ответы - в и г.
На реке не происходило паводков. На реке также не наблюдался экстремально низкий сток. Поэтому указанный 20-летний период не является репрезентативным в отношении поведения реки, которое мы видим по данным более долгосрочных наблюдений.