Диссертационная работа посвящена вопросам автоматизации определения эффективных методов для синтеза наиболее адекватных статистических моделей процессов и объектов, подверженных влиянию различных по величине случайных факторов, что, в конечном счете, повысит эффективность решения функциональных задач автоматизированных систем управления. Анализ проблемы показал, что в условиях нестабильной рыночной экономики реализации процессов функционирования предприятий содержат различные выбросы. Это, в свою очередь, исключает применение метода регрессионного анализа для построения статистических моделей и обусловливает переход к классу робастых методов, отличающихся большим разнообразием свойств. Это определяет актуальность разработки средств выбора на инженерном уровне эффективных робастых методов в зависимости от статистических свойств исходной информации.