Дисертація присвячена питанням автоматизації визначення ефективних робасних методів для побудови найбільш адекватних статистичних моделей обєктів, що функціонують під впливом різноманітних за величиною випадкових чинників. У роботі пропонується комплекс алгоритмів визначення ефективних робасних методів, що базується на моделях залежностей якісних показників досліджуваних методів від статистичних характеристик вихідних даних.Побудова вказаних моделей стала мохлива завдяки розробці системи імітаційного моделювання. що дозволила накопичити статистичні дані залежностей критеріїв оцінки якісних показників досліджуваних методів від статистичних характеристик вихідних даних .У роботі також удосконалено однокроковий робасний метод максимальної
правдоподібності, що дозволяє будувати адекватні моделі в умовах великої " забрудненості" вихідних даних. Запропонований комплекс алгоритмів реалізовано програмно у вигляді елементів математичного забезпечення АСУ по визначенню методів та алгоритмів, що забезпечать найбільш ефективне розвязаня функціональних задач АСУ. Основні результати роботи знайшли практичне застосування при вирішенні планово- економічних задач підприємств.