О.І. Красильніков, канд. фіз.-мат. наук
e-mail:
https://orcid.org/0000-0001-5666-6459
Èlektron. model. 2026, 48(2):03-23
Cтаття надійшла до редакції / Received 06.08.2025
Прийнята до друку / Accepted 17.04.2026
Опубліковано / Published 05.05.2026
© О.І. Красильніков, 2026
Стаття поширюється на умовах ліцензії відкритого доступу CC BY 4.0
АНОТАЦІЯ
Проаналізовано щільності імовірностей наведені у повідомленні І. Капланського (1945 р.) як приклади, що спростовують трактування коефіцієнта ексцесу як міри гостровершинності розподілів. Визначено узагальнені розподіли Капланського К1, …, К4, щільності імовірностей яких є сім’єю двокомпонентних сумішей симетричних розподілів з довільним ваговим коефіцієнтом p. Досліджено залежність властивостей щільностей імовірностей та їх коефіцієнта ексцесу від вагового коефіцієнту p. Здійснено порівняння значення у нулі стандартизованих щільностей імовірностей зі значенням стандартного нормального розподілу . Отримані результати дозволяють здійснювати математичне і комп’ютерне моделювання безлічі прикладів негаусових симетричних щільностей імовірностей, які спростовують трактування коефіцієнта ексцесу як міри гостровершинності розподілів.
КЛЮЧОВІ СЛОВА:
негаусові симетричні розподіли, коефіцієнт ексцесу, двокомпонентні суміші розподілів, кумулянтні коефіцієнти, кумулянтний аналіз.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. Москва: Сов. радио, 1978. 376 с.
- Wang H., Chen P. Fault Diagnosis Method Based on Kurtosis Wave and Information Divergence for Rolling Element Bearings. WSEAS Transactions on Systems. Vol. 8, Issue 10. P. 1155—1165.
- Blanca M.J., Arnau J., Lopez-Montiel D., Bono R., Bendayan R. Skewness and kurtosis in real data samples. 2013. No. 9. P. 78—84. DOI: https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000057
- Downey T.J.G., Martin P., Sedlaček M., Beaulieu L.Y. A Computational Analysis of the Application of Skewness and Kurtosis to Corrugated and Abraded Surfaces. Quarterly Physics Review. 2017. Vol. 3, Issue 3. P. 1—9
- Красильников А.И., Берегун В.С., Полобюк Т.А. Кумулянтные методы в задачах шумовой диагностики теплоэнергетического оборудования / Под общ. ред. А.И. Красильникова. Киев: Освита Украины, 2019. 228 с.
- Mohammed T.S., Rasheed M., Al-Ani M., Al-Shayea Q., Alnaimi F. Fault Diagnosis of Rotating Machine Based on Audio Signal Recognition System: An Efficient Approach. International Journal of Simulation: Systems, Science & Technology. Vol. 21, No. 1. P. 8.1—8.8. DOI: 10.5013/IJSSST.a.21.01.08
- Müller R.A.J., von Benda-Beckmann A.M., Halvorsen M.B., Ainslie M.A. Application of kurtosis to underwater sound. Acoust. Soc. Am. 2020. Vol. 148, No. 2. P. 780—792. DOI: https://doi.org/10.1121/10.0001631
- Запевалов А.С., Гармашов А.В. Асимметрия и эксцесс поверхностных волн в прибрежной зоне Черного моря. Морской гидрофизический журнал. Т. 37, № 4. С. 447—459. DOI:10.22449/0233-7584-2021-4-447-459
- Owsiński R., Niesłon A. Fatigue Test of 6082 Aluminum Alloy under Random Load with Controlled Kurtosis. Materials. 2021. 14, Issue 4. P. 1—16. https://doi.org/10.3390/ma14040856
- Krasilnikov A., Beregun V. Cumulant Detector of Non-Gaussian Signals against Background of Non-Gaussian Interferences. Radioelectronics and Communications Systems. 2024. Vol. 67, No. 6, P. 317—330. https://doi.org/10.3103/S0735272724060037
- Joiner B.L., Rosenblatt J.R. Some properties of the range in samples from Tukey’s symmetric lambda distributions. Amer. Statist. Assoc. 1971. Vol. 66, No. 334. P. 394—399.
- Johnson M.E., Tietjen G.L., Beckman R.J. A New Family of Probability Distributions with Applications to Monte Carlo Studies. Amer. Statist. Assoc. 1980. Vol. 75, No. 370. P. 276—279.
- Kale B.K., Sebastian G. On a Class of Symmetric Nonnormal Distributions with a Kurtosis of Three. Statistical Theory and Applications / H.N. Nagaraja et al. (eds.). Springer-Verlag New York, Inc., 1996. P. 55—63.
- Barakat H.M., Aboutahoun A.W., El-kadar N.N.A New Extended Mixture Skew Normal Distribution, With Applications. Revista Colombiana de Estadstica. 2019. Vol. 42, Issue 2. P. 167— DOI: http://dx.doi.org/10.15446/rce.v42n2.70087
- Krasil’nikov A.I. Class non-Gaussian distributions with zero skewness and kurtosis. Radioelectronics and Communications Systems. Vol. 56, No. 6. P. 312—320. DOI: https://doi.org/10.3103/S0735272713060071
- Красильников А.И. Класс негауссовских симметричных распределений с нулевым коэффициентом эксцесса. Электронное моделирование. Т. 39, № 1. С. 3—17. DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.39.01.003
- Красильніков О.І. Класифікація моделей двокомпонентних сумішей симетричних розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу. Електронне моделювання. 2023. Т. 45, № 5. С. 20—38. DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.45.05.020
- Красильніков О.І. Моделювання двокомпонентних сумішей зсунутих розподілів з нульовими кумулянтними коефіцієнтами. Електронне моделювання. 2024. Т. 46, № 4. С. 19— DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.46.04.019
- Kaplansky I. A common error concerning kurtosis. Statist. Ass. 1945. Vol. 40, Issue 230. P. 259.
- Balanda K.P., MacGillivray H.L. Kurtosis: A Critical Review. The American Statistician. 1988. Vol. 42, No 2. P. 111—119.
- De Carlo L.T. On the meaning and use of kurtosis. Psychological Methods. Vol. 2, No. 3. P. 292—307.
- Westfall P.H. Kurtosis as Peakedness, 1905–2014. R.I.P. The American Statistician. 2014. Vol. 68, No. 3. P. 191—195.
- Bury K. Statistical Distributions in Engineering. New York: Cambridge University Press, 1999. 362 p.
- Walck C. Hand-book on Statistical Distributions for Experimentalists. Stockholm: University of Stockholm, 2007. 202 p.
- Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. Санкт-Петербург: Наука, 2001. 295 с.
- Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 496 с.
- Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. Москва: Высш. шк., 2006. 575 с.
- Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам. Москва: Айрис-пресс, 2013. 288 с.
- Двайт Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы. Москва: Наука, 1977, 228 с.
КРАСИЛЬНІКОВ Олександр Іванович, канд. фіз.-мат. наук, доцент. У 1973 р. закінчив Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень — математичні моделі, імовірнісні характеристики і методи статистичної обробки флуктуаційних сигналів в системах шумової діагностики.