Under the decisions of the huge quantity of problems in the different scientifical and technical branchs the used signals are described by models, which must be adequate to real signals. The well-known models are based on the Gauss random processes. However in the real information systems the signals have non-gaussian character and they have to be described by the non-gaussian distributions of momentary values. In this work it is given the analysis of the wide-spread information quantity measures, introduced by Fisher, Shennon, Kulback and Liebrer. Under the mathematical hypothesises verification the similarity criterion was used as the most informative. The Kulback results have the limitations and shortcomings, consist in the single-measure quantities usage and the non-evident presentation of the searched density distribution, what produces the difficulties under these results analysis and usage. The work includes the investigations, carried out on the base of the Lagrange factors methods and eliminate by some degree the above mentioned limitations and shortcomings. The known results for the single-measure distributions were generalized and thus the new results were obtained in relation to the multi-measure case.При решении огромного количества задач в различных областях науки и техники используются сигналы, описываемые с помощью моделей, к которым предъявляются требования адекватности реальным сигналам. Широко известны модели на основе гауссовских случайных процессов. Однако, в реальных информационных системах сигналы носят негауссовский характер и, потому, должны описываться негауссовскими законами распределения мгновенных значений. В настоящей работе дан анализ наиболее распространенных мер количества информации, введенных Фишером, Шенноном, Кульбаком и Лейбрером. При проверке математических гипотез применено отношение правдоподобия как более информативное. Результаты, полученные Кульбаком, имеют ограничения и недостатки, заключающиеся в том, что в исследованиях использовались одномерные величины, а искомая плотность распределения представлена в неявном виде, что затрудняет анализ и использование этих результатов. В работе проведены исследования, на основе метода множителей Лагранжа, в определенной степени устраняющие указанные ограничения и недостатки. Путем обобщения известных результатов для одномерных распределений получены новые результаты, относящиеся к многомерному случаю
