Общие вопросы метрологии и измерительной техники 519.24 Сравнение эффективности методов дискретизации области значений зависимых случайных величин при синтезе непараметрической оценки двумерной плотности вероятности А. <...> ЛАПКО1, 2 1 Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск, Россия 2 Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. <...> М. Ф. Решетнева, Красноярск, Россия, e-mail: lapko@icm.krasn.ru Проведено сравнение оптимального и эвристического методов дискретизации области значений двумерной случайной величины. <...> Определены условия компетенции методов при восстановлении нормального закона распределения двух зависимых случайных величин. <...> Ключевые слова: плотность вероятности, гистограмма, непараметрическая оценка, двумерная случайная величина, методы дискретизации, критерий Пирсона, правило Старджесса, правило ХайнкольдаГаеде. <...> Key words: probability density, histogram, nonparametric estimation, two-dimensional random variable, discretization methods, Pearson criterion, Sturges rule, HeinholdGaede rule. <...> Задача дискретизации области значений случайной величины актуальна при оценивании плотности вероятности, построении е¸ доверительных интервалов и проверки гипотез об их распределениях. <...> Методы дискретизации интервала значений одномерной случайной величины рассмотрены в [13]. <...> Для многомерных случайных величин предложены эвристические рекомендации, основанные на пороговом значении минимального количества наблюдений, попадающих в один интервал [4]. <...> Дискретизация области определения их плотности вероятности основана на применении формул Cтарджесса и Скотта для каждой переменной [5, 6]. <...> В работе [7] при анализе аппроксимационных свойств непараметрической оценки плотности вероятности ядерного типа, восстанавливаемой по статистическим данным объ¸мом n, получена процедура выбора оптимального количества интервалов дискретизации области ∆ значений одномерной случайной величины x с плотностью вероятности p(x): Np x dx n 1== . <...> Аналитическая зависимость <...>