В системе Mathematica 8 был введен фундаментально новый подход к моделированию распределений вероятностей. Первое — это понятие непараметрического распределения, автоматизирующее и обобщающее целый ряд непараметрических методов, используемых для вычисления определённых свойств распределения вероятностей. Второе — это понятие вторичного распределения вероятностей, создаваемого из произвольного распределения вероятностей с помощью функциональных преобразований, операций усечения, смешивания и т.п. Третье — это понятие распределения вероятностей, заданного формулой плотности вероятности, кумулятивной функции распределения или функции надёжности. Различные типы распределений вероятностей слаженно работают друг с другом, образуя оболочку для моделирования и анализа с беспрецедентной гибкостью и простотой в использовании.

• Непараметрические распределения, включающие эмпирическое, гистограммное, по ядерному сглаживанию и другие. »
• Оценивание методом ядерного сглаживания с автоматическим выбором фиксированной или адаптивной ширины окна. »
• Оптимизированные одномерные и многомерные эмпирические распределения вероятностей. »
• Непараметрическое оценивание цензурированных данных методом максимального правдоподобия. »
• Эффективное моделирование выживаемости и надёжности с помощью усечённых и цензурированных распределений. »
• Вторичные распределения вероятностей, полученные в результате функциональных преобразований, операций усечения, смешивания и пр. »
• Одномерные и многомерные преобразования случайных переменных. »
• Одномерные и совместные распределения вероятностей порядковых статистик произвольного распределения. »
• Компонентное смешивание произвольных совместимых распределений вероятностей. »
• Параметрическое смешивание распределений вероятностей с использованием дискретных или непрерывных весовых распределений вероятностей. »
• Усечение распределений вероятностей в произвольном измерении, для непрерывных или дискретных случайных величин. »
• Цензурирование распределений вероятностей в произвольном измерении, для непрерывных и дискретных случайных величин. »
• Копулы с разными семействами ядер и произвольными маргинальными распределениями вероятностей. »
• Маргинальные распределения вероятностей с произвольной размерностью произвольного распределения вероятностей в пространстве большей размерности. »
• Распределения вероятностей, заданные формулами для PDF, CDF или функции надёжности. »

Создавайте распределения вероятностей непосредственно по данным »	Использование непараметрических распределений наравне с другими распределениями вероятностей »	Вычисление любого из более чем 30 свойств непараметрических распределений »
Использование непараметрических моделей данных произвольной размерности »	Оценивание многомерных непараметрических вероятностей и ожиданий »	Анализируйте данные, цензурированные слева, справа и на интервале »
Использование непараметрических распределений для симулирования природных процессов »	Стройте доверительные границы для непараметрических оценок плотности распределения »	Решение задач оптимизации в оценивании плотности распределения »
Создание новых распределений вероятности из существующих с помощью вторичных распределений »	Усечение распределения вероятностей »	Выполнение аффинных преобразований на нормальном распределении »
Цензурирование распределения вероятностей »	Создание совместных распределений порядковых статистик »	Визуализация маргинального распределения »
Подготовка таблицы специальных преобразований »	Генерирование галереи смешанных распределений вероятностей »	Использование различных ядер в копулах »
Граф специальных параметрических смесей »	Генерирование выборки из вторичного распределения »	Визуализация уровней значений плотности вероятности для трех независимых случайных величин »
Сравнение непараметрических и параметрических моделей надёжности »	Использование непараметрических распределений в сложных смешанных моделях »	Создание иерархической модели параметрических смесей »
Изучение свойств пользовательского распределения вероятностей »	Моделирование выплат страховых возмещений страховой компанией »	Создавайте свои собственные распределения »

СМЕЖНЫЕ ФУНКЦИИ

EmpiricalDistribution  HistogramDistribution  SmoothKernelDistribution  SurvivalDistribution  KernelMixtureDistribution  ProbabilityDistribution  TransformedDistribution  OrderDistribution  MixtureDistribution  ParameterMixtureDistribution  TruncatedDistribution  CensoredDistribution  CopulaDistribution  ProductDistribution  MarginalDistribution