Нормальное распределение используется:

  • Если известны частоты α i выбора из N объектов, использует метод обратных функций. Плотность распределения:Аналогом являются величины βi = αi / Λ, где (см.рисунок)
  • При оценках трудозатрат, что основано на центральной предельной теореме. Плотность распределения:(см.рисунок) Где m – математическое ожидание M[t]; σ — среднеквадратичное отклонение σ = √D[t]
  • Если об интервалах времени известно только то, что они имеют максимальный разброс, и ничего не известно о распределении вероятностей этих интервалов. Плотность распределения:(см.рисунок) Где m – математическое ожидание;s – максимальное отклонение от математического ожидания.
  • Для получения более сложных распределений, как дискретных, так и непрерывных. Эти распределения получаются с помощью двух основных приёмов: обратных функций, комбинирования случайных величин, распределённых по другим законам. Плотность распределения: p(t)=1 на интервале (0, 1) и равно 0 вне этого интервала.

К сожалению, у нас пока нет статистики ответов на данный вопрос, но мы работаем над этим.