Имеется некая переменная x - время завершения некоего процесса. Для процесса возможно "успешное" завершение, которое примерно занимает одно и то же время, но может варьироваться в некоторых пределах. Возможно также "ненормальное" завершение, при котором время или очень мало, или очень велико. Задача - по истории запусков этого процесса научиться отличать "успешные" времена от "ненормальных" - предполагая, что "ненормальные" очень редки. Тут вопрос - можно ли предположить, что распределение x - нормальное? Особая точность не нужна, главное, чтобы улавливались серьёзные отклонения от "обычного" поведения.
Теперь задача усложняется - допустим, у процесса возможно несколько (небольшое число) вариантов "успешных" завершений, каждое из которых занимает своё время. Какой именно из вариантов происходит каждый раз - выбирается случайно. Как в этом случае отличить "успешное" от "ненормального"? Возможно ли это в общем случае?
Теперь задача усложняется - допустим, у процесса возможно несколько (небольшое число) вариантов "успешных" завершений, каждое из которых занимает своё время. Какой именно из вариантов происходит каждый раз - выбирается случайно. Как в этом случае отличить "успешное" от "ненормального"? Возможно ли это в общем случае?