Эти погрешности и вызываемые ими систематические ошибки при определении величины расчетных показателей могут быть исключены путем предварительного исследования и элиминирования их влияния на показатели, т.е. такие погрешности и ошибки могут устраняться ликвидацией вызывающих их причин (факторов).

Кроме того, систематические ошибки возникают тогда, когда упущены более или менее скачкообразные изменения величины рассчитываемых показателей. Причинами (факторами) такого скачкообразного изменения показателей могут быть резкие изменения с течением времени условий, которые не учитываются при определении уровня этих показателей традиционными методами.

Кроме того, причиной возникновения систематических погрешностей и ошибок является недопустимое укрупнение расчетов показателей. Для устранения систематических ошибок при этом необходимо создать более обоснованные и детально разработанные методики, нормативы, способы и методы определения величины этих показателей.

Пределы изменения расчетных показателей Y, учитывающие вероятностный характер функционирования рассматриваемой системы, зависят от параметров их распределения (математическое ожидание mу и среднеквадратическое отклонение y).

Расчетные показатели системы Y являются “конечными”, синтезирующими показателями, зависящими от комплекса изначальных показателей X, величину которых можно фактически измерить в отличие от синтезирующих – расчетных показателей. По этой причине величина Y зависит от значения величины X.

Для того чтобы определить параметры распределения случайной величины Y, необходимо иметь достаточное количество её значений. Ввиду ограничения числа объектов исследования, получить необходимое количество значений величины Y весьма затруднительно.

В связи с тем, что непосредственные измерения величины Y в достаточном количестве, как правило, не могут быть произведены, разработана методика определения параметров распределения величины Y, исходя только из параметров распределения случайной величины X. Эта методика основана на методе линеаризации функции многих переменных.

Предположим, что показатель Y изменяется по наиболее распространенному нормальному закону распределения рассматриваемого признака. Это предположение является объективным, так как в теории вероятностей доказано, что при достаточно большом количестве значений любая переменная величина распределяется по нормальному закону.

Методы, которые будут описаны ниже, дают возможность с определенной вероятностью определить пределы изменений рассматриваемого показателя в генеральной совокупности, т.е. предполагается, что выводы могут быть сделаны для очень большого количества наблюдений, и предположение о нормальности распределения величины Y вероятно с определенной надежностью этой гипотезы.