Предложена статистическая модель для компонент многомерных случайных величин на базе усеченных нормальных законов распределения и описана методика оценки параметров модели. Приведены результаты аппроксимации ряда негауссовых распределений усеченными нормальными плотностями распределения вероятностей и их смесями. Выполнена проверка приемлемости данной модели для описания результатов моделирования случайных величин с распределениями равновероятным, экспоненциальным, Рэлея и арксинуса. Показано, что предлагаемая модель является адекватной, тем самым обоснованы предпосылки для разработки достаточно универсальных многомерных статистических моделей в виде K-компонентных смесей N-мерных усеченных нормальных распределений. Ключевые слова: усеченное нормальное распределение, параметры распределения, параметры смеси, статистическая оценка, целевая функция, аппроксимация.
