Современное развитие техники характеризуется резким усложнением задач, решаемых при изготовлении изделий, высокими требованиями к их надежности, сжатыми сроками создания и внедрения в эксплуатацию, стремлением сократить затраты на разработку изделия при удовлетворении заданных условий. Существующие методы оценки и контроля качества изделия по результатам испытаний оказываются часто неэффективными в условиях детерминированного эксперимента или имеющейся разнородной, ограниченной по объему статистической информации о результатах физического моделирования, макетирования и испытаний небольшого числа образцов. Одним из путей решения проблемы обеспечения качества и надежности на стадии проектирования и изготовления изделий является применение теории подобия и моделирования. Предложено направление развития теории стохастического подобия для эффективного решения задач оценки и контроля качества сложных систем в процессе их создания и эксплуатации. Сформулированы основные теоремы подобия, теоретически обоснован и экспериментально подтвержден критерий стохастического подобия в виде отношения функций распределения параметров (характеристик) систем. Приведены примеры решения прикладных задач. Дальнейшее развитие теории стохастического подобия позволит продвинуться в исследовании непредельных распределений, которые мало описаны в классической теории вероятностей и математической статистике, особенно той их части, которая даст возможность манипулировать выборками малого объема и цензурированными выборками, извлекая из них максимум информации.
Обоснован эффективный непараметрический метод идентификации моделей отказов радиоэлектронной аппаратуры средств автоматизации управления динамическими системами. Сущность предложенного метода заключается в том, что по малым выборкам, представленным в виде вариационного ряда, практически всегда можно найти такое преобразование, в результате которого будет получена статистика, не зависящая от параметров распределения генеральной совокупности. Функцию распределения такой статистики представляется целесообразным определять в результате статистического моделирования, если аналитическое построение ее затруднено.
