Предложены методы статистического разделения смесей вероятностных распределений, основанные на минимизации невязки между теоретической и эмпирической функциями распределения. Основное внимание уделено минимизации <nobr>$\sup$</nobr>- и <nobr>$L_1$</nobr>-норм невязки. Показано, что такие задачи могут быть сведены к задачам линейного программирования. Для их численной реализации используется симплекс-метод. Предложенные методы применены к решению задачи декомпозиции волатильности финансовых индексов. Приведены примеры декомпозиции волатильности индексов AMEX, CAC 40, NIKKEI, NASDAQ.
разделение смесей вероятностных распределений, задача линейного программирования, волатильность