[1] Аткинсон, A. C. и А. Н. Донев. Оптимальные экспериментальные планы. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета, 1992.
[2] Убавляет, D. M. и Д. Г. Уоттс. Нелинейный регрессионный анализ и его приложения. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1988.
[3] Белсли, D. A. Э. Кух и Р. Э. Велш. Диагностика регрессии. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[4] Ягода, M. W. и др. “Алгоритмы и Приложения для Аппроксимированной Неотрицательной Матричной Факторизации”. Вычислительная Статистика и Анализ данных. Издание 52, № 1, 2007, стр 155–173.
[5] Боокштайн, Фред Л. Морфометрические инструменты для знаменательных данных. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 1991.
[6] Bouye, E., В. Деррлмен, А. Никегбали, Г. Рибулет и Т. Ронкалли. “Связки для Финансов: Руководство Чтения и Некоторые Приложения”. Рабочий документ. Groupe de Recherche Operationnelle, Credit Lyonnais, 2000.
[7] Лучник, A. W. и А. Аццалини. Прикладные методы сглаживания для анализа данных. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета, 1997.
[8] Поле, G. E. P. и N. R. Драпировщик. Эмпирические поверхности построения моделей и ответа. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1987.
[9] Поле, G. E. P. В. Г. Хантер и Дж. С. Хантер. Статистика для экспериментаторов. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1978.
[10] Bratley, P. и Б. Л. Фокс. “ALGORITHM 659, Реализующий Квазислучайный Генератор Последовательности Собола”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 14, № 1, 1988, стр 88–100.
[11] Бреимен, L. “Случайные Леса”. Машинное обучение. Издание 4, 2001, стр 5–32.
[12] Бреимен, L., Дж. Фридман, Р. Олшен и К. Стоун. Классификация и деревья регрессии. Бока-Ратон, FL: нажатие CRC, 1984.
[13] Bulmer, M. G. Принципы статистики. Майнеола, Нью-Йорк: Dover Publications, Inc., 1979.
[14] Проложите под землей, K.. Статистические дистрибутивы в разработке. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 1999.
[15] Chatterjee, S. и А. С. Хади. “Влиятельные Наблюдения, Высокие Точки Рычагов и Выбросы в Линейной регрессии”. Статистическая Наука. Издание 1, 1986, стр 379–416.
[16] Collett, D. Моделирование двоичных данных. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 2002.
[17] Коновер, W. J. Практическая непараметрическая статистика. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[18] Приготовьте, R. D. и С. Вайсберг. Невязки и влияние в регрессии. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 1983.
[19] Cox, D. R. и Д. Оукс. Анализ данных о выживании. Лондон: Chapman & Hall, 1984.
[20] Davidian, M. и Д. М. Джилтинэн. Нелинейные модели для повторных данных об измерениях. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1995.
[21] Деб, P. и М. Сефтон. “Распределение Теста множителя Лагранжа Нормальности”. Экономические Буквы. Издание 51, 1996, стр 123–130.
[22] Де Йонг, S. “SIMPLS: Альтернативный Подход к Частичной Регрессии Наименьших квадратов”. Хемометрики и Интеллектуальные Лабораторные Системы. Издание 18, 1993, стр 251–263.
[23] Демиденко, E. Смешанные модели: теория и приложения. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2004.
[24] Delyon, B., М. Лэвилл, и Э. Мулайнс, Сходимость стохастической версии приближения алгоритма EM, Летописи Статистики, 27, 94-128, 1999.
[25] Демпстер, A. P. Н. М. Лэрд и Д. Б. Рубин. “Наибольшее правдоподобие от Неполных данных с помощью Алгоритма EM”. Журнал Королевского Статистического Общества. Серии B, Издание 39, № 1, 1977, стр 1–37.
[26] Devroye, L. Неоднородная генерация случайных переменных. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1986.
[27] Добсон, A. J. Введение в обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[28] Данн, O.J., и В.А. Кларк. Прикладная статистика: дисперсионный анализ и регрессия. Нью-Йорк: Вайли, 1974.
[29] Драпировщик, Н. Р., и Х. Смит. Прикладной регрессионный анализ. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1998.
[30] Drezner, Z. “Вычисление Нормального Интеграла Trivariate”. Математика Вычисления. Издание 63, 1994, стр 289–294.
[31] Drezner, Z. и Г. О. Весоловский. “На Вычислении Двумерного Нормального Интеграла”. Журнал Статистического Вычисления и Симуляции. Издание 35, 1989, стр 101–107.
[32] DuMouchel, W. H. и Ф. Л. О'Брайен. “Интегрируя Устойчивую Опцию в Вычислительную среду Регрессии кратного”. Информатика и Статистика: Продолжения 21-го Симпозиума по Интерфейсу. Александрия, ВА: американская Статистическая Ассоциация, 1989.
[33] Durbin, R., С. Эдди, А. Крог и Г. Мичисон. Биологический анализ последовательности. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 1998.
[34] Эфрон, B. и Р. Дж. Тибширэни. Введение в начальную загрузку. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1993.
[35] Embrechts, P., К. Клюппельберг и Т. Микош. Моделирование экстремальных Событий для страховки и финансов. Нью-Йорк: Спрингер, 1997.
[36] Эванс, M., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические Дистрибутивы. 2-й редактор, Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993, стр 50–52, 73–74, 102–105, 147, 148.
[37] Фридман, J. H. “Жадное приближение функций: машина повышения градиента”. Летопись Статистики. Издание 29, № 5, 2001, стр 1189-1232.
[38] Genz, A. “Численный расчет Прямоугольных Двумерных и Нормальных и t Вероятностей Trivariate”. Статистика и Вычисление. Издание 14, № 3, 2004, стр 251–260.
[39] Genz, A. и Ф. Брец. “Сравнение Методов для Вычисления Многомерных t Вероятностей”. Журнал Вычислительной и Графической Статистики. Издание 11, № 4, 2002, стр 950–971.
[40] Genz, A. и Ф. Брец. “Численный расчет Многомерных t Вероятностей с Приложением к Расчету мощности Нескольких Контрастов”. Журнал Статистического Вычисления и Симуляции. Издание 63, 1999, стр 361–378.
[41] Гиббоны, J. D. Непараметрический статистический вывод. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1985.
[42] Голдстайн, A., А. Кэпелнер, Дж. Блейч и Э. Питкин. “Посмотрев в черном квадрате: Визуализация статистического изучения с графиками отдельного условного ожидания”. Журнал Вычислительной и Графической Статистики. Издание 24, № 1, 2015, стр 44-65.
[43] Гудолл, C. R. “Вычисление Используя разложение QR”. Руководство в статистике. Издание 9, Амстердам: Elsevier/North-Holland, 1993.
[44] Доброй ночи, J.H., и F.M. Скорость. Вычисление ожидаемых средних квадратичных. Сборник решений канцлерского суда, NC: SAS Institute, 1978.
[45] Хан, Джеральд Дж. и С. С. Шапиро. Статистические модели в Разработке. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 95.
[46] Hald, A. Статистическая теория с инженерными приложениями. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1960.
[47] Харман, H. H. Современный факторный анализ. 3-й Эд. Чикаго: нажатие Чикагского университета, 1976.
[48] Hastie, T., Р. Тибширэни и Дж. Х. Фридман. Элементы статистического изучения. Нью-Йорк: Спрингер, 2001.
[49] Выступ, P. D. “Оценка ядра функции распределения”. Коммуникации в Статистике – Теория и Методы. Издание 14, Выпуск 3, 1985, стр 605-620.
[50] Hochberg, Y. и А. К. Тамхэйн. Несколько процедур сравнения. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1987.
[51] Hoerl, A. E. и Р. В. Кеннард. “Гребенчатая Регрессия: Приложения к Неортогональным проблемам”. Технометрики. Издание 12, № 1, 1970, стр 69–82.
[52] Hoerl, A. E. и Р. В. Кеннард. “Гребенчатая Регрессия: Смещенная Оценка для Неортогональных проблем”. Технометрики. Издание 12, № 1, 1970, стр 55–67.
[53] Хогг, R. V., и Дж. Ледолтер. Техническая статистика. Нью-Йорк: Макмиллан, 1987.
[54] Голландия, P. W. и Р. Э. Велш. “Устойчивая Регрессия Используя Итеративно Перевзвешенные Наименьшие квадраты”. Коммуникации в Статистике: Теория и Методы, A6, 1977, стр 813–827.
[55] Hollander, M. и Д. А. Вольф. Непараметрические статистические методы. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1999.
[56] Гонконг, H. S. и Ф. Дж. Хикернелл. “ALGORITHM 823: Реализация Скремблированных Цифровых Последовательностей”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 29, № 2, 2003, стр 95–109.
[57] Хуан, P. S. Х. Аврон, и Т. Н. Сэйнэт, В. Синдхвани и Б. Рамабхэдрэн. “Методы ядра совпадают с Глубокими нейронными сетями на TIMIT”. 2 014 Международных конференций IEEE по вопросам Акустики, Речи и Обработки сигналов. 2014, стр 205–209.
[58] Хубер, P. J. Устойчивая статистика. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1981.
[59] Джексон, J. E. Руководство пользователя к основным компонентам. Хобокен, NJ: Джон Вайли и сыновья, 1991.
[60] Джайн, А., и Р. Дубес. Алгоритмы для кластеризации данных. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: Prentice Hall, 1988.
[61] Jarque, C. M. и А. К. Бера. “Тест для нормальности наблюдений и невязок регрессии”. Международный Статистический Анализ. Издание 55, № 2, 1987, стр 163–172.
[62] Джо, S. и Ф. И. Куо. “Отметьте относительно Алгоритма 659: Реализация Квазислучайного Генератора Последовательности Собола”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 29, № 1, 2003, стр 49–57.
[63] Джонсон, N. и С. Коц. Дистрибутивы в Статистике: Непрерывные одномерные распределения 2. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1970, стр 130–148, 189–200, 201–219.
[64] Джонсон, N. L. Н. Бэлэкришнэн и С. Коц. Непрерывные многомерные дистрибутивы. Издание 1. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 2000.
[65] Джонсон, N. L. С. Коц и Н. Бэлэкришнэн. Непрерывные одномерные распределения. Издание 1, Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1993.
[66] Джонсон, N. L. С. Коц и Н. Бэлэкришнэн. Непрерывные одномерные распределения. Издание 2, Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1994.
[67] Джонсон, N. L. С. Коц и Н. Бэлэкришнэн. Дискретные многомерные дистрибутивы. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1997.
[68] Джонсон, N. L. С. Коц и А. В. Кемп. Одномерные дискретные распределения. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 1993.
[69] Jolliffe, я. T. Анализ главных компонентов. 2-й редактор, Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2002.
[70] Джонс, Член конгресса “Простое граничное исправление для оценки плотности ядра”. Статистика и Вычисление. Издание 3, Выпуск 3, 1993, стр 135-146.
[71] Jöreskog, K. G. “Некоторые Вклады в Факторный анализ Наибольшего правдоподобия”. Psychometrika. Издание 32, 1967, стр 443–482.
[72] Кауфман Л. и П. Дж. Руссиув. Нахождение групп в данных: введение в кластерный анализ. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1990.
[73] Кендалл, Дэвид Г. “Обзор Статистической Теории Формы”. Статистическая Наука. Издание 4, № 2, 1989, стр 87–99.
[74] Клейн, J. P. и М. Л. Мешбергер. Анализ выживания. Статистика для Биологии и здоровья. 2-й выпуск. Спрингер, 2003.
[75] Kleinbaum, D. G. и М. Клейн. Анализ выживания. Статистика для Биологии и здоровья. 2-й выпуск. Спрингер, 2005.
[76] Kocis, L. и В. Дж. Уайтн. “Вычислительные Расследования Последовательностей Низкого Несоответствия”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 23, № 2, 1997, стр 266–294.
[77] Kotz, S. и С. Нэдараджа. Дистрибутивы экстремума: теория и приложения. Лондон: нажатие имперского колледжа, 2000.
[78] Крзановский, W. J. Принципы многомерного анализа: перспектива пользователя. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета, 1988.
[79] Беззаконный, J. F. Статистические модели и методы для пожизненных данных. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 2002.
[80] Lawley, D. N. и А. Э. Максвелл. Факторный анализ как Статистический метод. 2-й редактор Нью-Йорк: American Elsevier Publishing, 1971.
[81] Le, Q., Т. Сарлос и А. Смола. “Быстрое питание — Приближение Расширений Ядра в Логлинейное Время”. Продолжения 30-й Международной конференции по вопросам Машинного обучения. Издание 28, № 3, 2013, стр 244–252.
[82] Lilliefors, H. W. “На Кольмогорове-Смирнове тестируют на нормальность со средним значением и неизвестным отклонением”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 62, 1967, стр 399–402.
[83] Lilliefors, H. W. “На Кольмогорове-Смирнове тестируют на экспоненциальное распределение с неизвестным средним значением”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 64, 1969, стр 387–389.
[84] Lindstrom, M. J. и Д. М. Бэйтс. “Нелинейные модели смешанных эффектов для повторных данных о мерах”. Биометрика. Издание 46, 1990, стр 673–687.
[85] Мало, Родерик Дж. А. и Дональд Б. Рубин. Статистический анализ с Недостающими Данными. 2-й редактор, Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2002.
[86] Mardia, K. V., Дж. Т. Кент и Дж. М. Бибби. Многомерный анализ. Берлингтон, MA: Academic Press, 1980.
[87] Marquardt, D.W. “Обобщенные Инверсии, Гребенчатая Регрессия, Смещенная Линейная Оценка и Нелинейная Оценка”. Технометрики. Издание 12, № 3, 1970, стр 591–612.
[88] Marquardt, D. W. и Р.Д. Сни. “Гребенчатая Регрессия на практике”. Американский Статистик. Издание 29, № 1, 1975, стр 3–20.
[89] Marsaglia, G. и В. В. Цанг. “Простой метод для Генерации Гамма Переменных”. Транзакции ACM на Mathematical Software. Издание 26, 2000, стр 363–372.
[90] Marsaglia, G., В. Цанг и Дж. Ван. “Оценивая распределение Кольмогорова”. Журнал статистического программного обеспечения. Издание 8, выпуск 18, 2003.
[91] Мартинес, W. L. и А. Р. Мартинес. Вычислительная статистика с MATLAB®. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 2002.
[92] Massey, F. J. “Тест Кольмогорова-Смирнова для Качества подгонки”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 46, № 253, 1951, стр 68–78.
[93] Matousek, J. “На L2-несоответствии для Привязанных Полей”. Журнал Сложности. Издание 14, № 4, 1998, стр 527–556.
[94] Маклахлан, G. и D. Кожица. Конечные модели смеси. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2000.
[95] Маккуллаг, P. и Дж. А. Нелдер. Обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[96] Макгилл, R., Дж. В. Туки и В. А. Ларсен. “Изменения Коробчатых диаграмм”. Американский Статистик. Издание 32, № 1, 1978, стр 12–16.
[97] Более кроткий, W. Q. и Л. А. Эскобар. Статистические методы для данных о надежности. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
[98] Мэн, Xiao-литий и Дональд Б. Рубин. “Оценка Наибольшего правдоподобия с помощью Алгоритма ECM”. Biometrika. Издание 80, № 2, 1993, стр 267–278.
[99] Мейерс, R. H. и Монтгомери округа Колумбия. Методология поверхности ответа: процесс и оптимизация продукта Используя разработанные эксперименты. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1995.
[100] Миллер, L. H. “Таблица Процентных пунктов Статистики Кольмогорова”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 51, № 273, 1956, стр 111–121.
[101] Милликругозор, G. A. и Д. Э. Джонсон. Анализ грязных данных, объем 1: разработанные эксперименты. Бока-Ратон, FL: Chapman & Hall/CRC Press, 1992.
[102] Монтгомери, D. Введение в Статистический Контроль качества. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1991, стр 369–374.
[103] Монтгомери, D. C. Проект и анализ экспериментов. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2001.
[104] Настроение, утра, Ф. А. Грейбилл и Д. К. Боес. Введение в Теорию Статистики. 3-й редактор, Нью-Йорк: McGraw-Hill, 1974. стр 540–541.
[105] Мур, J. Общий Биохимический Спрос на Кислород Молочных Удобрений. Кандидатская диссертация. Миннесотский университет, Отдел Сельскохозяйственного машиностроения, 1975.
[106] Mosteller, F. и Дж. Туки. Анализ данных и регрессия. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: Аддисон-Уэсли, 1977.
[107] Нельсон, L. S. “Оценивая Перекрывающиеся Доверительные интервалы”. Журнал Качественной Технологии. Издание 21, 1989, стр 140–141.
[108] Патель, J. K. К. Х. Кэпэдия и Д. Б. Оуэн. Руководство статистических дистрибутивов. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1976.
[109] Пинейро, J. C. и Д. М. Бэйтс. “Приближения к логарифмической функции правдоподобия в нелинейной модели смешанных эффектов”. Журнал Вычислительной и Графической Статистики. Издание 4, 1995, стр 12–35.
[110] Rahimi, A. и Б. Речт. “Случайные Функции Крупномасштабных Машин Ядра”. Усовершенствования в Нейронных Системах обработки информации. Vol 20, 2008, стр 1177–1184.
[111] Рис, J. A. Математическая статистика и анализ данных. Пасифик-Гроув, CA: нажатие Даксбери, 1994.
[112] Rosipal, R. и Н. Крамер. “Обзор и Недавние Усовершенствования в Частичных Наименьших квадратах”. Подпространство, Скрытый Выбор Структуры и Функции: Статистический и Семинар по Перспективам Оптимизации (SLSFS 2005), Пересмотренный, Выбрал Papers (Lecture Notes in Computer Science 3940). Берлин, Германия: Springer-Verlag, 2006, стр 34–51.
[113] Сакс, L. Прикладная статистика: Руководство Методов. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1984, p. 253.
[114] Скотт, D. W. Многомерная оценка плотности: теория, практика и визуализация. John Wiley & Sons, 2015.
[115] Сирл, S. R. Ф. М. Спид и Г. А. Милликен. “Крайняя генеральная совокупность имеет в виду в линейной модели: альтернатива средним значениям наименьших квадратов”. Американский Статистик. 1980, стр 216–221.
[116] Seber, G. A. F. и А. Дж. Ли. Анализ Линейной регрессии. 2-й редактор Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 2003.
[117] Seber, G. A. F. Многомерные наблюдения. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1984.
[118] Seber, G. A. F. и C. J. Дикий. Нелинейная регрессия. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 2003.
[119] Дьячок, Джо, и А. Р. Свенсен. “Алгоритмы ECM, которые Сходятся по курсу EM”. Biometrika. Издание 87, № 3, 2000, стр 651–662.
[120] Сильверман, B.W. Оценка плотности для статистики и анализ данных. Chapman & Hall/CRC, 1986.
[121] Snedecor, G. W. и В. Г. Кочрэн. Статистические методы. Эймс, IA: государственная печать Айовы, 1989.
[122] Spath, H. Кластерное рассечение и анализ: теория, программы ФОРТРАНА, примеры. Переведенный Дж. Голдшмидтом. Нью-Йорк: нажатие Halsted, 1985.
[123] Глиняная кружка, M. “Свойства большой выборки симуляций с помощью латинской выборки гиперкуба”. Технометрики. Издание 29, № 2, 1987, стр 143–151. Исправление, Издание 32, p. 367.
[124] Стивенс, M. A. “Использование Кольмогорова-Смирнова, Крамера фон Мизеса и Связанной Статистики Без Обширных Таблиц”. Журнал Королевского Статистического Общества. Серии B, Издание 32, № 1, 1970, стр 115–122.
[125] Улица, J. O. Р. Дж. Кэрролл и Д. Рапперт. “Примечание по Вычислению Устойчивых Оценок Регрессии через Итеративно Перевзвешенные Наименьшие квадраты”. Американский Статистик. Издание 42, 1988, стр 152–154.
[126] Студент. “При Вероятной Ошибке Среднего значения”. Biometrika. Издание 6, № 1, 1908, стр 1–25.
[127] Vellemen, P. F. и Д. К. Хоэглин. Приложение, основы и вычисление исследовательского анализа данных. Пасифик-Гроув, CA: нажатие Даксбери, 1981.
[128] Weibull, W. “Статистическая теория силы материалов”. Ingeniors Vetenskaps Akademiens Handlingar. Стокгольм: королевский шведский институт технического исследования, № 151, 1939.
[129] Зан, C. T. “Теоретические графиком методы для обнаружения и описания кластеров Гештальта”. Транзакции IEEE на Компьютерах. Издание C-20, Выпуск 1, 1971, стр 68–86.
