Принцип вероятностных распределений при моделировании случайных процессов заключается в описании вероятности различных исходов случайного события. 1

Существуют разные математические модели, или типы распределений, которые показывают эту вероятность. 1 Выбор конкретного типа зависит от того, какие данные анализируются или какая ситуация моделируется. 1

Некоторые типы распределений:

• Дискретные. 1 Используются для описания событий, у которых определённое количество возможных исходов. 1 Например, равномерное распределение, при котором у всех исходов одинаковая вероятность. 1
• Пуассоновское. 1 Применяется для определения вероятности того, сколько раз произойдёт определённое событие за фиксированный период времени или в определённом пространстве. 1
• Геометрическое. 1 Описывает, сколько требуется попыток для достижения первого успеха. 1 При этом вероятность успеха должна быть одинаковой. 1
• Гипергеометрическое. 1 Показывает вероятность нахождения точного числа конкретных объектов в случайной выборке фиксированного размера из конечной совокупности. 1
• Непрерывные. 1 Используются для описания событий, у которых может быть бесконечно много исходов. 1 Эти распределения применяют для анализа данных и моделирования ситуаций, где результаты измеряются непрерывными величинами, такими как вес, рост, время, температура и т. д.. 1

При моделировании случайных процессов также используют вероятностные аналитические и имитационные модели. 3 В первых влияние случайных факторов возрастает за счёт задания вероятностных характеристик случайных процессов (законы распределения вероятностей, спектральные плотности или корреляционные функции). 3 При вероятностном имитационном моделировании оперируют не с характеристиками случайных процессов, а с конкретными случайными числовыми значениями параметров процессов и систем. 3