Представлен метод Главных Информативных Компонент PIC (Principal Informative Components) для задач статистических измерений, в которых подлежащий измерению сигнал непосредственно не наблюдается. К таким случаям относятся восстановление изображений, идентификация систем, обращение каналов связи, томография сред и др. Общей особенностью таких задач является, как правило, неустойчивость их решений к малым изменениям исходных данных, что обычно требует привлечения специальных методов регуляризации. Суть метода PIC состоит в использовании декомпозиции сигналов в специальных базисах, сформированных из собственных векторов информационного оператора Фишера. Эти базисы родственны известному в статистике методу Главных Компонент PCA (Principal Components Analysis), однако имеют несколько иной смысл по сравнению с ним. В обзоре показано, что за счет специальных правил отбора координатных векторов, возможно, во-первых, гарантировать устойчивость оценки сигнала к непредсказуемым факторам задачи, во-вторых, обеспечить существенное снижение общей погрешности измерений по сравнению с «прямыми» оценками сигнала, т. е. без использования базисных представлений. Дано обоснование применения метода PIC для задач линейного и нелинейного оценивания. Также рассмотрена комбинированная методика оптимизации координатного базиса, которая сочетает преимущества физического подхода (наглядность, экономичность) с преимуществами статистико-информационного подхода (минимизация статистических погрешностей). Указанная методика основана на проектировании произвольного координатного базиса на подпространство PIC. В результате сокращается диапазон возможных флуктуаций оценки сигнала и понижается верхняя граница статистической ошибки его измерения. Даны некоторые численные оценки эффективности метода PIC на примере задачи акустической томографии среды, которые подтверждают общие теоретические выводы. Выполнен анализ некоторых информационных технологий, где идеи метода PIC имеют перспективы для практического внедрения. В частности, высказано предположение, что одной из таких перспективных областей могут быть MIMO системы, которые играют важную роль в системах беспроводного доступа 5G.