Предложена многомерная вероятностная модель для описания совместного распределения негауссовых данных на базе многомерного варианта усеченного нормального закона распределения. Описана методика оценки параметров модели и формирования уравнений границ, задающих подпространство усечения, при наличии корреляционных взаимосвязей компонент случайного вектора наблюдений. Приведены результаты аппроксимации с использованием предлагаемой модели двумерных случайных величин, маргинальные распределения которых существенно отличаются от нормального вида. Показано, что данная модель может быть использована для аналитического описания совместного распределения коррелированных случайных данных, в т.ч., если отдельные компоненты вектора наблюдений характеризуются различными законами распределения.
