В рамках эллипсоидального подхода к задачам гарантированного оценивания рассматривается проблема параметрического оценивания в условиях неопределенности описания модели объекта. Неизвестный многомерный объект, вектор параметров которого требуется оценить, предполагается линейным и статическим, а его модель "вход-выход" - содержащей как аддитивную, так и мультипликативную составляющие неопределенности. По результатам наблюдений строятся внешние эллипсоидальные аппроксимации невыпуклых информационных множеств, гарантирующих содержание вектора возможных значений параметров объекта. Метод их построения сводится к задаче полуопределенного программирования, т.е. к минимизации линейной функции при ограничениях в виде линейных матричных неравенств, легко реализующихся численными методами.