Hozirgi vaqtda haqiqiy jarayonlarni modеllashtirish va muqobillashtirishda noaniqliklarni hisobga olish zaruriyati hеch kimda shubha tug’dirmay qo’ydi

Trapesiya ko’rinishidagi (Trapesiyasimon) noravshan son.

Ma’lum bir kvazistatistikani o’rganib chiqamiz va  = «U o’zgaruvchining qiymati» deb olamiz, bu yerda U – kvazistatistika tashuvchilarining qiymatlar to’plami. Qiymatlarning ikkita term-to’plamini ajratamiz: М₁ noravshan qism to’plamli T₁ = «U taxminan a dan b gacha bo’lgan oraliqda yotibdi» va М₂ noravshan qism to’plamli sarlavhasiz T₂ to’plam, jumladan bu yerda М₂ =  М₁ shart bajariladi. U holda _T1(u) tegishlilik funksiyasi 1.1.9 rasmdagi kabi ko’rinishga ega bo’ladi.

1.1.9-rasm. Trapesiyasimon noravshan sonning tegishlilik funksiyasi

Oraliqning chegaralari noravshan tarzda berilgani uchun, trapesiya uchlarining absissalarini quyidagi ko’rinishda kiritish maqsadga muvofiqdir:

а = (а₁+а₂)/2, в = (в₁+в₂)/2,
jumladan а₁, а₂ va в₁, в₂ uchlar bir biriga nisbatan “taxminan” tushunchasiga qanday mazmun berishimizga qarab joylashadilar: kvazistatistikaning taxmini qanchalik katta bo’lsa, trapesiyaning yon qirralari shunchalik taxminiy bo’ladi. Chegaralangan holda “taxminan” tushunchasi “ixtiyoriy joyda” tushunchasiga aylanadi.
Agar biz o’zgaruvchini sifat jihatidan baholaydigan bo’lsak, “Bu qiymat o’rtacha hisoblanadi” deb fikr bildirgandan so’ng ekspert bahosi (noravshan sinflashtirishning) “O’rtacha qiymat - bu taxminan a dan b gacha” kabi aniqlashtiruvchi tasdig’ini kiritib, so’ngra esa noravshan sinflashtirishni modellashtirishda trapesiyasimon sonlarni ishlatish mumkin. Aslida bu ishonchsiz sinflashtirishning eng tabiiy usulidir.