Поэтому р-й процентилью будет такое число xp, что для р процентов времени реализуется условие ( x ≤ x t) ≤ xp 0 , а (100 – р) процентов ( ) p n − x ≤ x t ≤ x . Кумулятивная вероятность того, что наблюдение попадает левее по шкале, для данного класса записывается так



 



Очевидно,

Для связи с вероятностью дается несколько иное представление, нежели процентное. Если р = рk для класса k, то в- этом случае [54]



Кумулятивная вероятность p (t) k 1 ˆ − для класса хk-1 меньше, чемжелаемая вероятность, которая в свою очередь меньше, чем кумулятивная вероятность p (t) k ˆ для следующего класса. Простейшая оценка необходимой процент или может быть получена по линейной

интерполяции



Если классы очень малы (или рk близко к pk-1), линейная интерполяция достаточно хороша. Возможно и интерполирование по полиномам более высокой степени. Около хвостов распределения можно ожидать, что кумулятивная вероятность ведет себя как



где j или δ - числа меньше единицы. Такие функции могут быть оценены на основании имеющейся информации.

Определим дисперсию вероятностей модели следующим образом



 

---