Одной из основных проблем статистического анализа экспериментальных данных является получение несмещенных (репрезентативных) выборочных совокупностей. Вполне естественным является желание получить репрезентативную выборку вычислительными методами. Процедура приведения структуры выборки в соответствие со структурой генеральной совокупности называется «корректировкой выборки». Все известные методы корректировки выборочных данных обладают существенным недостатком: они «исправляют» эмпирические функции распределения, а не сами выборочные совокупности. Впредлагаемой статье вводятся понятия пространств контрольных и изучаемых признаков, дается формальное определение репрезентативной выборочной совокупности, рассматривается рандомизированный алгоритм корректировки именно выборочных данных, а не их эмпирических распределений. Итерации рандомизированного алгоритма корректировки выборочных данных можно описать следующим образом. Сначала выбирается спектральное значение одного из контрольных признаков такое, что модуль разности между соответствующими выборочной и генеральной долями имеет максимальное значение, т. е. по всем k таким, что 1 k n, ищется max |wk −pk|. Если таких спектральных значений несколько, то случайным образом выбирается любое из них. Пусть это будет i-я компонента векторов WX и PX. Затем, если wi−pi > 0, из выборочной совокупности случайным образом удаляется некоторый вектор Zt, в котором компонента xi = 1; если же wi−pi < 0, то в выборочной совокупности случайным образом дублируется вектор Zt, в котором компонента xi = 1. Библиогр. 9 назв.