Актуальность работы обусловлена необходимостью проведения сравнительного анализа методов регрессии и метода группового учета аргументов с целью оценки эффективности их применения при моделировании процессов переработки полезных ископаемых. Цель работы: оценка эффективности применения методов регрессии и метода группового учета аргументов при построении статистических моделей технологических процессов переработки полезных ископаемых на основании результатов теоретического исследования, компьютерных имитационных экспериментов и практического применения указанных методов. Методы исследования: методы математической статистики, метод имитационного моделирования, метод индуктивного моделирования. Результаты. Проведен сравнительный анализ методов регрессии и метода группового учета аргументов путем их теоретического исследования, компьютерных имитационных экспериментов и практического применения при построении модели, описывающей статистическую зависимость прибыли от выходных интервальных характеристик технологической системы измельчения руды Зангезурского медно-молибденового комбината. В результате логического анализа вышеупомянутых методов сделан вывод, что сравнительно высокое прогнозирующее свойство моделей, построенных методом группового учета аргументов, обеспечивается как выбором оптимальной структуры модели, так и за счет описания случайной ошибки. С помощью компьютерных имитационных экспериментов исследовано влияние объёма выборки, уровня статистического шума на прогнозирующих способностях моделей, построенных с использованием обоих методов. Установлено, что сравнительно высокое прогнозирующее свойство моделей, построенных методом группового учета аргументов, проявляется особенно при умеренном статистическом шуме и малых выборках, соизмеримых с числом входных переменных. Исследованы также возможности рассмотренных методов с точки зрения выявления физических и системных закономерностей различных объектов с заданными постулированными функциями. Эффективность практического применения рассмотренных методов оценена по результатам построения технико-экономической модели технологической системы измельчения руды. Применение шагового регрессионного метода позволило построить наилучшую с точки зрения компромисса между адекватностью и сложностью модель, что свидетельствует о целесообразности применения методов регрессии при построении статистических моделей технологических процессов переработки полезных ископаемых.