The article presents the results of research and development of a method for testing hypotheses about the form of the probability density function of the random variable in the face of considerable uncertainty a priori. The results obtained, contrary to the traditional skepticism in regard to the processing of data samples, the volume of the order of ten values ​​indicate the potential to improve the reliability of their classification.

В статье изложены результаты разработки и исследования метода проверки гипотез о виде функции плотности распределения случайной величины в условиях значительной априорной неопределенности. Полученные результаты, вопреки традиционному скептицизму в отношении обработки выборок данных, объемом порядка десяти значений, показывают потенциальную возможность повышения достоверности их классификации.