2. Массивы

Массивы X [1…Q]; M [1…Q, 1…5 ] – см. таблицу I.

3. Автономно запрограммированная процедура

Автономно запрограммированная процедура F(X, У, П) (или несколько процедур).

Таблица 1.

Закон распределения		Значения j-тых элементов массивов				Ограничения на параметры
	M[j,1]	M[j,2]	M[j,3]	M[j,4]	M[j,5]
Равномерный шаг	0	–	–	Xmin	Xmax-Xmin		Целесообразно задать Nmax=W-1
Равномерное	1	0	0	Xmin	Xmax-Xmin
Нормальное	2	М.О.	С.К.О.	–	–
-распределение	3			Xmin	Xmax-Xmin		+64
-распределение	4			Xmin	Pдов		<21 – целое число
Экспоненциальное	5		1	Xmin	Pдов		–

Xmin, Xmax – границы изменения компоненты Xj случайного вектора Х;

Рдов – значение доверительной вероятности для определения интервала (Xmin…Xmax);

, , ,  – см. табл.2

Таблица 2.

Название распределения	Плотность распределения	Параметры	М.О.	Дисперсия	Точка максимума	Приме-чание
Р авномерное						1
Нормальное						2
б ета-распределение						3
г амма-распределение						4

Примечания:

1. Вероятность того, что наблюдение принадлежит данному интервалу, прямо пропорционально его длине;

2. Я вляется приемлемой моделью многих физических явлений вследствие того, что при довольно общих условиях распределение среднего наблюдений стремится к нормальному, независимо от формы исходного распределения при .

3. Основное распределение математической статистики для случайных величин, ограниченных с обеих сторон;

4. О сновное распределение математической статистики для случайных величин, ограниченных с одной стороны . Описывает время, необходимое для появления событий при условии, что они независимы и появляются с постоянной интенсивностью . При называется экспоненциальным.