Анотация. Выборки экспериментальных измерений содержат информацию о состоянии автоматизированных объектов и систем. Путем оценки и сравнения их средних значений, выборочных дисперсий, гистограмм решаются задачи наблюдения и контроля. Трудности имеют место, если выборки короткие и статистические закономерности неизвестны. Учитывая современные возможности аналого-цифрового преобразования и компьютерной обработки экспериментальных выборок измерений, предлагается проверять гипотезы о статистической однородности коротких выборок измерений путем определения среднего квадрата разности их дискретных эмпирических функций распределения вероятностей, сформированных по экспериментальным выборкам. Это аналог критерия Андерсона. Предложен также дискретный аналог критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса. Проведены вычислительные эксперименты, подтверждающие гипотезу, о том, что дискретные модели функции распределения вероятности и предложенный дискретный средний квадрат разности по информативности не отличается от критерия Андерсона и критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса, но значительно проще при практическом применении в задачах проверки гипотез о статистической однородности коротких выборок экспериментальных измерений. Ключевые слова: информационные технологии, аналого-цифровое преобразование, статистическая однородность, дискретные критерии однородности. Вступ. Измерение-это основной источник информации о состоянии и качестве разрабатываемых и модернизируемых технических объектов и технологических процессов. Измеренные показатели их характеризующие, являются случайными величинами. Несмотря на большое число методов неразрушающего контроля (оптический, акустический, вибрационный, электромагнитный, интерферо-метрический, термометрический, радиационный, психометрический) и многообразие видов объектов и технологических процессов, выборки измерений их параметров описываются двумя обобщенными классами математических ��������������������������������� ��Огоренко В.В., Клименко С.В., Астахов Д.С., 2020� «Системні технології» 4 (129) 2020 «System technologies» ISSN 1562-9945 (Print) ISSN 2707-7977 (Online)

У статті проаналізовано сучасний стан розвитку математичної статистики, що використовується при вивченні масових явищ, які представлені у вигляді сукупностей вимірів з невідомими статистичними властивостями. Виміри містять інформацію про стан контрольованих об'єктів і технологічних процесів. Щоб одержати цю інформацію, необхідно виміри обробити, перетворити за певними правилами або алгоритмами і оцінити показники, що характеризують стан об'єктів контролю або ступень відхилення від норми. Оскільки результати контролю, в тому числі неруйнівного контролю є випадковими подіями, а результати вимірювань – випадкові величини, то без знань їх властивостей не можна обробляти вимірювання і готувати дані для ухвалення рішень про стан контрольованих об'єктів. Математичні методи опису статистичних закономірностей випадкових подій і випадкових величин, правила їх перетворення при розв’язанні різних задач – все це є теорія ймовірностей. Розроблено алгоритм формування  експериментальної вибірки вимірювань з логістичним законом розподілу та заданими параметрами. Наведені теоретичні основи критерію Смірнова-Крамера-фон-Мізеса. Цій критерій у класичній математичній статистиці використовується для порівняння теоретичної та емпіричної функції розподілу ймовірностей. Проведено теоретичне дослідження вибірок вимірювань  різної довжини, на основі яких побудовані теоретичні та емпіричні функції розподілу ймовірності трьох видів  та порівняли їх між собою за допомогою критерію Смірнова-Крамера-фон-Мізеса та його аналогу. Дослідження  показали, що використання аналогу критерія Смірнова-Крамера-фон-Мізеса є більш простим у використанні досліджень як на коротких, так і на довгих вибірках вимірювань.