Требуется построить гистограммы интегральной функции распределения и функции плотности вероятности (дифференциальной функции распределения).
Последовательность построения гистограмм:
1) Построение вариационного ряда.
Полученную выборку псевдослучайных чисел
располагаем в порядке возрастания значения
, находим
и
.
2) Определяем область реализации R (вариационный размах) полученной случайной выборки
:
.
3) Вычисляем количество интервалов разбиения
Предварительное количество интервалов, на которое должен быть разбит интервал
, можно найти при помощи оценочных формул:
- число интервалов
, это примерно
. Величина интервала разбиения 
С другой стороны, можно воспользоваться формулой Стерджесса для нахождения длины интервалов разбиения:
(величина Dx подбирается таким образом, чтобы количество интервалов Int было целым числом) и вычислить число интервалов разбиения
.
4) Определяют число попаданий реализации псевдослучайной величины Х в заданные интервалы
, вычисляем относительные частоты
, 
5) Строим гистограммы функции плотности вероятности распределения и интегральной функции вероятности. Диаграмма накопленных частот является аналогом интегрального закона распределения.
Принадлежность полученной выборки равномерному закону распределения можно проверить с помощью теста частот.
Тест частот:
Замечание: Объем выборки должен быть достаточно велик, во всяком случае не менее 50. Каждая группа должна содержать не менее 5-8 вариантов; малочисленные группы следует объединять в одну, суммируя частоты.
Интервал реализации случайной величина разбивается на
равно протяженных интервалов (обычно
). Полученные эмпирические частоты
сравниваются с теоретическими вероятностями
. Согласие проверяется по критерию «хи-квадрат». Эмпирическое (опытное) значение величины хи-квадрат вычисляется по следующей формуле:
. Оно сравнивается с теоретическим значением величины хи-квадрат, которое находится как критическая точка распределения хи-квадрат с заданными уровнем значимости
и числом степеней свободы
: 
Если
- принимается гипотеза о принадлежности исследуемой выборки равномерному закону распределения.
Если
- гипотеза о принадлежности исследуемой выборки равномерному закону распределения отвергается.
Критерий Колмогорова применяют при наличии данных об интегральном законе распределения. В качестве функционала используют максимальную разность между теоретическим
и эмпирическим
законами распределения
.
Колмогоров показал, что
умножение на n – случайная величина, которая имеет функцию распределения
.
Значение
(см. приложение 2) дает вероятность того, что величина
не будет превосходить параметр
для любой теоретической функции
.






