[2] Аткинсон, А. К., А. Н. Донев. Оптимальные экспериментальные проекты. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1992.
[3] Убавляет, D. M. и Д. Г. Уоттс. Нелинейный регрессионный анализ и его приложения. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1988.
[4] Белсли, Д. А., Э. Кух и Р. Э. Уэлш. Регрессионная диагностика. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[5] Берри, М. В., и др. «Алгоритмы и приложения для аппроксимационной факторизации неотрицательных матриц». Вычислительная статистика и анализ данных. т. 52, № 1, 2007, стр. 155-173.
[6] Букштейн, Фред Л. Морфометрические инструменты для данных ориентиров. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1991.
[7] Буйе, Э., В. Дуррлеман, А. Никегбали, Г. Рибуле и Т. Ронкалли. «Копула для финансов: руководство по чтению и некоторые приложения». Рабочий документ. Groupe de Recherche Operationnelle, Credit Lyonnais, 2000.
[8] Боуман, А. У. и А. Аззалини. Применяемые методы сглаживания для анализа данных. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1997.
[9] Бокс, Г. Э. П. и Н. Р. Дрейпер. Эмпирическая модель - построение и ответные поверхности. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1987.
[10] Бокс, Г. Э. П., В. Г. Хантер и Дж. С. Хантер. Статистика для экспериментаторов. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1978.
[11] Bratley, P. и Б. Л. Фокс. «АЛГОРИТМ 659 Реализация генератора квазирандомных последовательностей Соболя». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. т. 14, № 1, 1988, стр. 88-100.
[12] Брейман, Л. «Случайные леса». Машинное обучение. Том 4, 2001, стр. 5-32.
[13] Брейман, Л., Дж. Фридман, Р. Ольшен и К. Стоун. Деревья классификации и регрессии. Бока Ратон, FL: CRC Press, 1984.
[14] Бульмер, М. Г. Принципы статистики. Mineola, NY: Dover Publications, Inc., 1979.
[15] Бери, К.. Статистические распределения в инжиниринге. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1999.
[16] Чаттерджи, С. и А. С. Хади. «Влиятельные наблюдения, высокоэффективные точки и отклонения в линейной регрессии». Статистическая наука. Том 1, 1986, стр. 379-416.
[17] Коллетт, D. Моделирование двоичных данных. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 2002.
[18] Коновер, В. Дж. Практическая непараметрическая статистика. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[19] Кук, Р. Д. и С. Вайсберг. Остатки и влияние в регрессии. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 1983.
[20] Кокс, D. R. и Д. Оукс. Анализ данных о выживании. Лондон: Chapman & Hall, 1984.
[21] Давидиан, М. и Д. М. Гилтинан. Нелинейные модели для данных повторных измерений. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1995.
[22] Деб, P. и М. Сефтон. «Распределение теста нормальности множителя Лагранжа». Письма по экономике. Том 51, 1996, стр. 123-130.
[23] де Йонг, С. «SIMPLS: альтернативный подход к частичной регрессии методом наименьших квадратов». Хемометрия и интеллектуальные лабораторные системы. Том 18, 1993, стр. 251-263.
[24] Демиденко, Е. Смешанные модели: теория и применение. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 2004.
[25] Delyon, B., M. Lavielle и E. Moulines, Сходимость стохастической аппроксимационной версии алгоритма EM, Annals of Statistics, 27, 94-128, 1999.
[26] Демпстер, А. П., Н. М. Лэрд и Д. Б. Рубин. «Максимальное вероятность неполных данных через алгоритм EM». Журнал Королевского статистического общества. Серия В, т. 39, № 1, 1977, стр. 1-37.
[27] Девройе, L. Генерация неоднородных случайных вариаций. Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг, 1986.
[28] Добсон, А. Дж. Введение в обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[29] Данн, О. Джей и В. А. Кларк. Прикладная статистика: анализ дисперсии и регрессии. Нью-Йорк: Уайли, 1974.
[30] Драпировщик, Н. Р., и Х. Смит. Примененный регрессионный анализ. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1998.
[31] Дрезнер, З. «Вычисление тривариатного нормального интеграла». Математика вычислений. Том 63, 1994, стр. 289-294.
[32] Дрезнер, З. и Г. О. Везоловский. «О вычислении двумерного нормального интеграла». Журнал статистических вычислений и моделирования. Том 35, 1989, стр. 101-107.
[33] Дюмушель, У. Х. и Ф. Л. О'Брайен. «Интеграция надежного варианта в вычислительную среду множественной регрессии». Информатика и статистика: материалы 21-го симпозиума по интерфейсу. Александрия, Вирджиния: Американская статистическая ассоциация, 1989 год.
[34] Дурбин, Р., С. Эдди, А. Крог и Г. Митчисон. Анализ биологических последовательностей. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1998.
[35] Эфрон, Б. и Р. Дж. Тибширани. Введение в загрузочную карту. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1993.
[36] Эмбрехтс, П., К. Клюппельберг и Т. Микош. Моделирование экстремальных событий для страхования и финансов. Нью-Йорк: Спрингер, 1997.
[37] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Павлин. Статистические распределения. 2-е изд., Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1993, стр. 50-52, 73-74, 102-105, 147, 148.
[38] Фридман, Дж. Х. «Жадное функциональное приближение: градиентная повышающая машина». Анналы статистики. т. 29, № 5, 2001, стр. 1189-1232.
[39] Генц, А. «Численное вычисление прямоугольных бивариатных и тривариатных нормальных и t вероятностей». Статистика и вычисления. т. 14, № 3, 2004, стр. 251-260.
[40] Genz, A. и Ф. Брец. «Сравнение методов вычисления многомерных вероятностей». Журнал вычислительной и графической статистики. т. 11, № 4, 2002, стр. 950-971.
[41] Genz, A. и Ф. Брец. «Численное вычисление многомерных t вероятностей с применением к вычислению мощности множественных контрастов». Журнал статистических вычислений и моделирования. Том 63, 1999, стр. 361-378.
[42] Гиббоны, J. D. Непараметрический статистический вывод. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1985.
[43] Гольдштейн, А., А. Капельнер, Ж. Блейх и Е. Питкин. «Заглядывание внутрь черного ящика: визуализация статистического обучения с помощью графиков индивидуального условного ожидания». Журнал вычислительной и графической статистики. т. 24, № 1, 2015, стр. 44-65.
[44] Гудолл, С. Р. «Вычисление с использованием QR-разложения». Справочник по статистике. Т. 9, Амстердам: Эльсевье/Северо-Голландия, 1993.
[45] Спокойной ночи, J.H. и F.M. Speed. Вычисление ожидаемых средних квадратов. Кэри, NC: SAS Institute, 1978.
[46] Хан, Джеральд Дж. и С. С. Шапиро. Статистические модели в инженерии. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1994, стр. 95.
[47] Халд, А. Статистическая теория с инженерными приложениями. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1960.
[48] Харман, Х. Х. Современный факторный анализ. 3-й ред. Чикаго: Чикагский университет, 1976 год.
[49] Хасти, Т., Р. Тибширани и Дж. Х. Фридман. Элементы статистического обучения. Нью-Йорк: Спрингер, 2001.
[50] Хилл, П. Д. «Оценка ядра функции распределения». Коммуникации в статистике - теория и методы. Том 14, выпуск 3, 1985, стр. 605-620.
[51] Хохберг, Я. и А. К. Тамхане. Несколько процедур сравнения. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 1987.
[52] Хоэрл, А. Э. и Р. У. Кеннард. «Регрессия Риджа: применение к неоргональным проблемам». Технометрические данные. т. 12, № 1, 1970, стр. 69-82.
[53] Хоэрл, А. Э. и Р. У. Кеннард. «Регрессия Риджа: предвзятая оценка для неоргональных проблем». Технометрические данные. т. 12, № 1, 1970, стр. 55-67.
[54] Хогг, Р. В. и Дж. Ледольтер. Инженерная статистика. Нью-Йорк: Макмиллан, 1987.
[55] Холланд, П. У. и Р. Э. Уэлш. «Надежная регрессия с использованием итеративно повторно взвешенных наименьших квадратов». Сообщения в статистике: теория и методы, A6, 1977, стр. 813-827.
[56] Холландер, М. и Д. А. Вулф. Непараметрические статистические методы. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1999.
[57] Гонконг, H. S. и Ф. Дж. Хикернелл. «АЛГОРИТМ 823: Реализация скремблированных цифровых последовательностей». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 29, № 2, 2003, стр. 95-109.
[58] Хуан, П. С., Х. Аврон и Т. Н. Сайнатх, В. Синдхвани и Б. Рамабхадран. «Kernel methods match Deep Neural Networks on TIMIT». Международная конференция IEEE 2014 по акустике, речи и обработке сигналов. 2014, стр 205–209.
[59] Хубер, P. J. Rustive Statistics. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1981.
[60] Джексон, J. E. Руководство пользователя по основным компонентам. Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья, 1991.
[61] Джейн, А. и Р. Дюбес. Алгоритмы кластеризации данных. Река Верхнее Седло, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1988.
[62] Ярке, К. М. и А. К. Бера. «Тест на нормальность наблюдений и остатков регрессии». Международный статистический обзор. т. 55, № 2, 1987, с. 163-172.
[63] Джо, С. и Ф. Я. Куо. «Замечание к алгоритму 659: Реализация генератора квазирандомных последовательностей Соболя». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 29, № 1, 2003, стр. 49-57.
[64] Джонсон, Н. и С. Коц. Распределение в статистике: непрерывное одномерное Distributions-2. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1970, стр. 130-148, 189-200, 201-219.
[65] Джонсон, Н. Л., Н. Балакришнан и С. Коц. Непрерывные многомерные распределения. Том 1. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2000.
[66] Джонсон, Н. Л., С. Коц и Н. Балакришнан. Непрерывные одномерные распределения. Том 1, Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1993.
[67] Джонсон, Н. Л., С. Коц и Н. Балакришнан. Непрерывные одномерные распределения. Том 2, Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1994.
[68] Джонсон, Н. Л., С. Коц и Н. Балакришнан. Дискретные многомерные распределения. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1997.
[69] Джонсон, Н. Л., С. Коц и А. В. Кемп. Одномерные дискретные распределения. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 1993.
[70] Джоллифф, И. Т. Анализ основных компонентов. 2-е изд., Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг, 2002.
[71] Джонс, M.C. «Простая коррекция границ для оценки плотности ядра». Статистика и вычисления. Том 3, выпуск 3, 1993, стр. 135-146.
[72] Йереског, К. Г. «Некоторые вклады в анализ максимального фактора правдоподобия». Психометрика. т. 32, 1967, с. 443-482.
[73] Кауфман Л. и П. Дж. Руссью. Поиск групп в данных: введение в кластерный анализ. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1990.
[74] Кемпка, Михал, Войцех Котловский и Манфред К. Вармут. «Адаптивный масштаб - инвариантные онлайн-алгоритмы для обучения линейным моделям». КоРР (февраль 2019). https://arxiv.org/abs/1902.07528.
[75] Кендалл, Дэвид Г. «Обзор статистической теории формы». Статистическая наука. т. 4, № 2, 1989, стр. 87-99.
[76] Кляйн, Дж. П. и М. Л. Моешбергер. Анализ выживания. Статистика биологии и здравоохранения. 2-е издание. Спрингер, 2003.
[77] Клейнбаум, Д. Г. и М. Кляйн. Анализ выживания. Статистика биологии и здравоохранения. 2-е издание. Спрингер, 2005.
[78] Коцис, Л. и У. Дж. Уайтен. «Вычислительные исследования последовательностей с низким несоответствием». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. т. 23, № 2, 1997, стр. 266-294.
[79] Коц, С. и С. Надараджа. Распределение экстремальных значений: теория и приложения. Лондон: Imperial College Press, 2000.
[80] Кржановский, В. Дж. Принципы многомерного анализа: перспектива пользователя. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1988.
[81] Беззаконие, J. F. Статистические модели и методы для данных о сроке службы. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2002.
[82] Lawley, D. N. и А. Э. Максвелл. Факторный анализ как статистический метод. 2-й ред. Нью-Йорк: American Elsevier Publishing, 1971.
[83] Ле, К., Т. Сарлос и А. Смола. «Fastfood - аппроксимация расширений ядра в логлинеарное время». Материалы 30-й Международной конференции по машинному обучению. т. 28, № 3, 2013, стр. 244-252.
[84] Лиллиефорс, Х. В. «О тесте Колмогорова-Смирнова на нормальность со средним и дисперсией неизвестно». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 62, 1967, стр. 399-402.
[85] Лиллиефорс, Х. В. «О тесте Колмогорова-Смирнова на экспоненциальное распределение со средним неизвестным». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 64, 1969, стр. 387-389.
[86] Lindstrom, M. J. и Д. М. Бэйтс. «Нелинейные модели смешанных эффектов для данных повторных измерений». Биометрия. Том 46, 1990, стр. 673-687.
[87] Литтл, Родерик Дж. А. и Дональд Б. Рубин. Статистический анализ с отсутствующими данными. 2-е изд., Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 2002.
[89] Мардия, К. В., Дж. Т. Кент и Дж. М. Бибби. Многомерный анализ. Берлингтон, Массачусетс: Академическая пресса, 1980.
[90] Марквардт, Д. В. «Обобщенная обратная, риджевая регрессия, смещенная линейная оценка и нелинейная оценка». Технометрические данные. т. 12, № 3, 1970, стр. 591-612.
[91] Марквардт, Д. В. и Р. Д. Сни. «Регрессия хребта на практике.» Американский статистик. т. 29, № 1, 1975, стр. 3-20.
[92] Марсалья, Г. и В. В. Цанг. «Простой метод генерации гамма-переменных». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 26, 2000, стр. 363-372.
[93] Марсалья, Г., В. Цанг и Дж. Ван. «Оценка распределения Колмогорова». Журнал статистического программного обеспечения. Том 8, выпуск 18, 2003.
[94] Мартинес, В. Л. и А. Р. Мартинес. Вычислительная статистика с помощью MATLAB ®. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 2002.
[95] Мэсси, Ф. Дж. «Тест Колмогорова-Смирнова на благость годности». Журнал Американской статистической ассоциации. т. 46, № 253, 1951, стр. 68-78.
[96] Матоусек, J. «На L2-Discrepancy для якорей». Журнал сложности. т. 14, № 4, 1998, стр. 527-556.
[97] Маклахлан, G. и D. Кожица. Модели конечных смесей. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 2000.
[98] Маккалла, П. и Дж. А. Нелдер. Обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[99] Макгилл, Р., Дж. В. Тьюки и В. А. Ларсен. «Вариации боксплотов». Американский статистик. т. 32, № 1, 1978, стр. 12-16.
[100] Микер, В. К. и Л. А. Эскобар. Статистические методы для данных о надежности. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
[101] Мэн, Сяо-Ли и Дональд Б. Рубин. «Оценка максимального правдоподобия с помощью алгоритма ECM». Биометрика. т. 80, № 2, 1993, стр. 267-278.
[102] Мейерс, Р. Х. и О.К. Монтгомери. Методология поверхности ответа: оптимизация процессов и продуктов с использованием разработанных экспериментов. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1995.
[103] Миллер, Л.Х. «Таблица процентных пунктов статистики Колмогорова». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 51, № 273, 1956, стр. 111-121.
[104] Милликен, Г. А. и Д. Э. Джонсон. Анализ беспорядочных данных, том 1: Разработанные эксперименты. Бока Ратон, Флорида: Чепмен энд Холл/КПР Пресс, 1992.
[105] Монтгомери, D. Введение в статистический контроль качества. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 1991, стр. 369-374.
[106] Монтгомери, D. C. Проектирование и анализ экспериментов. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 2001.
[107] Настроение, А. М., Ф. А. Грейбилл и Д. К. Боэс. Введение в теорию статистики. 3-е изд., Нью-Йорк: Макгро-Хилл, 1974. стр 540–541.
[108] Мур, J. Total Biochemical Oxygen Demand of Dairy Manures. Кандидатская диссертация. Миннесотский университет, факультет сельскохозяйственного машиностроения, 1975 год.
[109] Мостеллер, Ф. и Дж. Тьюки. Анализ и регрессия данных. Река Верхнее Седло, Нью-Джерси: Аддисон-Уэсли, 1977.
[110] Нельсон, Л. С. «Оценка перекрывающихся доверительных интервалов». Журнал технологий качества. Том 21, 1989, стр. 140-141.
[111] Патель, Дж. К., К. Х. Кападия и Д. Б. Оуэн. Справочник по статистическим распределениям. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1976.
[112] Пинейро, J. C. и Д. М. Бэйтс. «Приближения к логарифмической функции правдоподобия в нелинейной модели смешанных эффектов». Журнал вычислительной и графической статистики. Том 4, 1995, стр. 12-35.
[113] Рахими, А. и Б. Рехт. «Случайные возможности для крупногабаритных машин ядра». Достижения в системах обработки нейронной информации. Том 20, 2008, стр. 1177-1184.
[114] Райс, Дж. А. Математическая статистика и анализ данных. Pacific Grove, Калифорния: Duxbury Press, 1994.
[115] Росипал, Р. и Н. Крамер. «Обзор и последние изменения в частичных наименьших квадратах». Subpace, Latent Structure and Feature Selection: Statistics and Optimization Perspectives Workshop (SLSFS 2005), Revised Selected Papers (Lecture Notes in Computer Science 3940). Берлин, Германия: Springer-Verlag, 2006, стр. 34-51.
[116] Sachs, L. Applied Statistics: A Handbook of Techniques. Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг, 1984, с. 253.
[117] Скотт, Д. В. Многомерная оценка плотности: теория, практика и визуализация. Джон Уайли и сыновья, 2015.
[118] Сирл, С. Р., Ф. М. Спид и Г. А. Милликен. «Предельное население означает в линейной модели: альтернатива наименьшим квадратам означает». Американский статистик. 1980, стр 216–221.
[119] Себер, Г. А. Ф. и А. Дж. Ли. Анализ линейной регрессии. 2-й ред. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2003.
[120] Себер, Г. А. Ф. Многомерные наблюдения. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1984.
[121] Себер, G.A.F. и C. J. Wild. Нелинейная регрессия. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2003.
[122] Секстон, Джо и А. Р. Свенсен. «Алгоритмы ECM, сходящиеся со скоростью EM». Биометрика. т. 87, № 3, 2000, стр. 651-662.
[123] Сильверман, оценка плотности B.W. для статистики и анализа данных. Chapman & Hall/CRC, 1986.
[124] Снедекор, Г. В. и В. Г. Кокран. Статистические методы. Эймс, ИА: Айова Стейт Пресс, 1989.
[125] Spath, H. Cluster Discection and Analysis: Theory, FORTRAN Programs, примеры. В переводе Дж. Гольдшмидта. Нью-Йорк: Халстед Пресс, 1985.
[126] Штейн, М. «Свойства большого образца моделирования с использованием латинского гиперкуба». Технометрические данные. т. 29, № 2, 1987, стр. 143-151. Исправление, том 32, стр. 367.
[127] Стивенс, М. А. «Использование таблиц Колмогорова-Смирнова, Крамера-фон Мизеса и смежных статистических данных без обширных таблиц». Журнал Королевского статистического общества. Серия B, т. 32, № 1, 1970, с. 115-122.
[128] Стрит, Дж. О., Р. Дж. Кэрролл и Д. Руппер. «Примечание по вычислению оценок надежной регрессии с помощью итеративно пересчитанных наименьших квадратов». Американский статистик. Том 42, 1988, стр. 152-154.
[129] Студент. «О вероятной ошибке среднего». Биометрика. т. 6, № 1, 1908, стр. 1-25.
[130] Веллемен, П. Ф. и Д. К. Хоаглин. Приложения, основы и вычисления анализа исследовательских данных. Pacific Grove, Калифорния: Duxbury Press, 1981.
[131] Вейбулл, В. «Статистическая теория прочности материалов». Ингениорс Ветенскапс Академиенс Хандлингар. Стокгольм: Шведский королевский институт инженерных исследований, № 151, 1939.
[132] Zahn, C. T. «Графо-теоретические методы обнаружения и описания кластеров гештальта». Транзакции IEEE на компьютерах. т. C-20, выпуск 1, 1971, стр. 68-86.