1. Kognitiv, konseptual va formal modellar Boshlang'ich ma'lumotlarni tayyorlash

Taqsimot qonuni tanlash. Tasodifiy parametrlar uchun statistikani yig'ish va kelgusida uni qayta ishlash tashkil qilinadi. Yig'ilgan ma'lumotlarni qayta ishlash jarayonida tasodifiy parametrlarni biror bir taqsimot qonunlari orqali ifodalash imkoniyati aniqlanadi (ya'ni, qaysi taqsimot qonuni bilan ifodalash mumkinligi aniqlanadi). Bu narsa tizim va yuklama (nagruzka) asosiy parametrlari aniq bir taqsimot qonuniyatlariga bo'y sunadigan bo'lsa, u holda tizimning analitik modelni qurish imkoniyati paydo bo'ladi, imitatsion modellashtirishda esa tasodifiy miqdorni ifodalashdan ko'ra (masalan, jadval ko'rinishda) taqsimot qonunini ko'rinishini berish ancha oson va qulay bo'ladi.

Taqsimot qonunini tanlash protsedurasi quyidagidan iborat. Parametrning sonli qiymatlari majmuasi bo'yicha chastotaga (taqsimotning empirik zichligi) nisbatan gistogramma quriladi. Gistogramma silliq chiziq bilan approksimatsiya qilinadi. Hosil qilingan chiziq ketma-ket ravishda turli hil taqsimot qonuniyatlariga bo'y sunuvchi zichlik funksiyalar grafiklari bilan taqqoslanadi hamda eng yaqin bo'lgan funksiya tanlab olinadi. Empirik (tajribaviy) qiymatlar bo'yicha mazkur taqsimot parametrlari hisoblanadi. Shundan so'ng, mazkur taqsimot bo'yicha empirik qiymatlarni nazariy qiymatlar bilan ustma-ust tushish darajasi biror bir moslik mezoni bo'yicha baholanadi. Taqsimot qonunni ko'rinishini tanlash muammolari matematik statistikada batafsil ishlab chiqilgan.

Vaqtga bog'liq tasodifiy parametrlar bo'yicha ma'lumotlarni yig'ish o'ziga xos murakkablikka ega. Nostatsionar parametrlar bilan ishlashdagi extiyotsizlik ko'pgina hollarda modelni real jarayon bilan adekvat bo'lmasligiga olib kelishi mumkin.