Рассмотрены новые методы и алгоритмы решения многофакторных регрессионных задач. Показано, что их использование позволяет строить планы экспериментов, которые не приведены в каталогах, формализованно определять структуру моделей, неизвестную исследователю заранее, решать некорректно поставленные задачи с получением статистических моделей, имеющих наилучшие из возможных критерии качества.
