Аналитический подход к построению математической модели является важным этапом системного анализа и принятия решений. Он требует наличия определенных условий и знаний. Рассмотрим каждый из предложенных пунктов:

• а) Экспериментальные данные: Наличие экспериментальных данных является важным, так как они служат основой для верификации и калибровки модели. Без данных сложно оценить, насколько модель адекватно описывает реальность.
• б) Нестационарности объекта: Нестационарность объекта может быть важна, но не является обязательным условием для построения модели. Модели могут быть как для стационарных, так и для нестационарных процессов. Однако, если объект меняется во времени, это следует учитывать в модели.
• в) Знаний закономерностей, действующих в системе: Это один из ключевых аспектов. Для построения аналитической модели необходимо знать закономерности, которые управляют поведением системы. Без этих знаний модель не сможет адекватно описать объект.
• г) Стохастичности объекта: Стохастичность также может быть важным аспектом, особенно если объект подвержен случайным воздействиям. Однако наличие стохастичности не является обязательным для всех моделей. Модели могут быть как детерминированными, так и стохастическими.

Таким образом, для аналитического подхода к построению математической модели наиболее критическим является наличие знаний закономерностей, действующих в системе, а также экспериментальных данных. Нестационарность и стохастичность могут быть важны, но не являются обязательными условиями.