В рамках настоящей работы развивается обобщённая концепция статистической линеаризации входо-выходных отображений нелинейных дискретных стохастических систем, функционирующих под управлением гауссовского белошумового процесса. Предлагаемая концепция опирается на привлечение произвольных информационно-дивергентных функционалов к процедурам статистической линеаризации и ориентирована на преодоление ограничений, присущих классическим корреляционным и дисперсионным (выстроенным через корреляционные соотношения) характеристикам, возникающих при формировании линеаризованных входо-выходных моделей. Детально исследуются новые разновидности информационных расхождений, ассоциированные с симметризованным расхождением Кульбака–Лейблера и параметрическим расхождением Реньи; в частности, при значении параметра, равном двум, анализируется расхождение Коши–Шварца.