Проблема учета и моделирования неопределенности в современных задачах управления является одной из самых насущных. Эффективность принимаемых решений существенно зависит от методов описания имеющейся в задаче неопределенности. Наибольшего развития в аграрной науке получили оптимизационные и эконометрические модели. Однако и те, и другие базируются на количественной детерминированной исходной информации и учете неопределенности как случайности, для описания которой применяются вероятностно-статистические методы. Между тем многие современные задачи принятия решений в планировании и управлении аграрным производством характеризуются наличием неопределенных факторов, а также наличием качественной, неточной или неполной информации. Для учета и описания такой неопределенности нужен подход альтернативный вероятностному подходу. Одним из наиболее эффективных математических инструментариев, направленных на формализацию и обработку неопределенной информации является метод теории нечетких множеств. Раздел эконометрики, связанный с применением теории нечетких множеств в регрессионном анализе, занимается разработкой методов нечеткого регрессионного моделирования. В данной статье рассматриваются возможности применения инструментария нечеткого регрессионного моделирования для анализа процессов управления аграрным производством
Ключевые слова: нечеткое моделирование, регрессия, анализ, аграрное производство