Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания степени их формализованности, т.е. от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально системный анализ, до количественного системного моделирования с применением компьютеров. В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках. Количественные методы связаны с анализом вариантов, с их количественными характеристиками корректности, точности и т. п. Для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этого этапа за человеком.
Методика системного анализа. Методики, реализующие принципы системного анализа в конкретных условиях, направлены на то, чтобы формализовать процесс исследования системы, процесс поставки и решения проблемы. Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у исследователя нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления системы. Общим для всех методик системного анализа является формирование вариантов представления системы (процесса решения задачи) и выбор наилучшего варианта.
Детерминированные процессы характеризуются тем, что знание их в некотором интервале времени позволяет полностью определить поведение этих процессов вне этого интервала. Для детерминированного процесса заранее задан критерий оптимальности, а ограничения первого и второго рода известны. Стохастические процессы (случайные) характеризуются тем, что знание их на некотором интервале времени позволяет определить лишь вероятностные характеристики поведения этих процессов вне этого интервала.
Детерминированные процессы можно рассматривать как частный случай стохастических процессов, плотность распределения которых представляет собой импульсную функцию Дирака, т. е. 
-функцию: .jpg)
. При этом условные математические ожидания, входящие в критерий оптимальности и ограничения, превращаются просто в детерминированные функции, не зависящие от случайного вектора х.
Так, при легко получить для детерминированного процесса следующие соотношения:
,
.jpg)
и
.jpg)
,
что соответствует ограничениям вида (1.13) и (1.14).
Из этого очевидного замечания следует, что стохастические процессы отличаются друг от друга и, в частности, от детерминированных процессов видом вероятностных характеристик — плотностей распределения.
Объем априорной информации для детерминированных процессов обычно больше, чем для стохастических, поскольку для детерминированных процессов плотность распределения заранее известна, тогда как для стохастического процесса, как правило, ее еще нужно определить.
Однако если плотность распределения тем или иным способом предварительно определена и нам удалось записать функционал и уравнения ограничений в явной форме, то, несмотря на существенные идейные различия между детерминированными и стохастическими процессами, трудно установить сколь-нибудь заметные расхождения в формулировке и решении проблемы оптимальности для этих процессов.
