Р(л=-А , )= Р(л=л,)= с /(2л)), 
(25)
при Р(А=О)=1—ОЁ/АЁ.
В результате наихудшим будет распределение:
И/А(Х)=%[б[х+%)+б[х—\7ё)}+ |-а)6(х). — (26)
В теории информации наихудшими распределениями являются те,
которые при заданных ограничениях обеспечивают максимум энтро-
пии Н ‚ определяемой по формуле:
н = | : (х)а у ; (х ), 
(27)
Среди всех случайных величин с заданным значением дисперсии наи-
большую энтропию будет иметь величина с нормальным распределением,
а среди всех случайных величин с заданным интервалом возможных значе-
ний наибольшую энтропию имеет величина с равномерным распределени-
ем. В этих случаях наихудшими будут дискретные случайные величины.
В таблице 31 приведены оценки ',„ в соответствии с зависимостью
(22) и значения у, при нормальном (у,‚‚) и равномерном распределении
погрешности (у, 
„) определенные по зависимости (29):
Ан=—Ун(Рдов )бА;Ав=УВ(Рдов )ОА- 
(28)
Оценка у, по зависимости (29) применима как для единичных изме-
рений, так и при обработке результатов ряда измерений. Во втором случае
вместо с используется с/ / М.
Таблица 31 — Границы доверительного интервала
РДОВ 
УВ_Г 
УВ_р 
’УВ.М
0,90 
1,7 
1,6 
3,2
0,95 
2,0 
1,7 
4,5
0,99 
2,6 
17 
10,0
При большом числе измерений происходит нормализация среднего
арифметического и для определения доверительного интервала можно ис-
111