Розроблено метод апроксимації емпіричних даних із застосуванням полігаусових
розподілів та поліноміальне оцінювання їх параметрів, що підвищує адекватність
моделей. Отримали подальший розвиток методи генерації негаусових випадкових
послідовностей, які відрізняються застосуванням полігаусових моделей із
перфорованим моментно-кумулянтного описом, та дозволяють формувати при
реалізації статистичного моделювання тестові вибірки із необхідними значеннями
кумулянтів вищих порядків, шо належать достатньо широкому діапазону.
Проаналізовано асимптотичні властивості отриманих поліноміальних оцінок та
проведено порівняльний аналіз їх ефективності щодо оцінок класичних методів.
Удосконалені наявні чисельні методи розв'язку систем степеневих рівнянь для
поліноміального оцінювання параметрів полігаусових моделей, що дозволило
зменшити обсяг обчислювальних ресурсів. Для перевірки результатів теоретичних
розрахунків проведено комп'ютерне моделювання алгоритмів статистичного
оцінювання параметрів полігаусових моделей.