Аннотация. Рассмотрены методы оценки параметров регрессии с учетом неопределенной априорной информации двух видов: нечеткой и стохастической. Считается, что нечеткая априорная информация формулируется на основе нечетких представлений конструктора модели. В качестве стохастической априорной информации рассматриваются линейные по параметрам регрессии системы уравнений, правыми частями которых являются случайные величины. Параметры регрессии могут быть как постоянными, так и переменными во времени величинами. Предложена классификация методов оценки, использующих неопределенную априорную информацию, на основе которой получено обобщение известных методов, а также разработан метод оценки, позволяющий сочетать нечеткую и стохастическую априорную информацию о параметрах регрессии.

Ключевые слова: стационарная и нестационарная регрессии, априорная информация, нечеткие ограничения, двухкритериальное оценивание, смешанная регрессия, сочетание методов оценки.