В настоящей работе рассмотрен подход к статистической линеаризации входо-выходных отображений нелинейных дискретно-временных стохастических динамических систем с белошумным гауссовским входным процессом. Такой подход основан на применении квадратической дивергенции Йенсена-Цаллиса при построении критерия статистической линеаризации. Когда одна из плотностей распределения вероятностей представляет собой совместную плотность распределения пары случайных величин (векторов), а вторая – произведение их маргинальных плотностей, дивергенция принимает вид соответствующей меры зависимости, в данном случае такую меру естественно называть квадратической взаимной информацией (КВИ) Йенсена-Цаллиса. В рамках данного подхода критерий статистической линеаризации представляет собой условие совпадения математических ожиданий выходного процесса системы и выходного процесса модели, и условие совпадения КВИ Йенсена-Цаллиса выходного и входного процессов системы и КВИ Йенсена-Цаллиса выходного и входного процессов модели. Получены соотношения для определения коэффициентов весовой функции линеаризованной модели. При этом полученные выражения основаны на КВИ Йенсена-Цаллиса и определяют меру стохастической зависимости случайных величин, являющейся состоятельной в смысле Реньи.