[2] Аткинсон, А. К. и А. Н. Донев. Оптимальные экспериментальные проекты. New York: Oxford University Press, 1992.
[3] Бейтс, Д. М. и Д. Г. Уоттс. Нелинейный регрессионный анализ и его приложения. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1988.
[4] Belsley, D. A., E. Kuh, and R. E. Welsch. Регрессионная диагностика. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[5] Berry, M. W., et al. «Алгоритмы и приложения для аппроксимации неотрицательной матричной факторизации». Вычислительная статистика и анализ данных. Том 52, № 1, 2007, стр. 155-173.
[6] Bookstein, Fred L. Morphometric Tools for Landmark Data. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1991.
[7] Bouye, E., V. Durrleman, A. Nikeghbali, G. Riboulet, and T. Roncalli. Copulas for Finance: A Руководство and Some Applications (неопр.) (недоступная ссылка). Рабочий документ. Groupe de Recherche Operationnelle, Credit Lyonnais, 2000.
[8] Боуман, А. У. и А. Аззалини. Примененные методы сглаживания для анализа данных. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1997.
[9] Бокс, Г. Е. П., и Н. Р. Дрейпер. Эмпирические поверхности построения моделей и отклика. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1987.
[10] Бокс, Г. Э. П., У. Г. Хантер и Дж. С. Хантер. Статистика для экспериментаторов. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1978.
[11] Братли, П. и Б. Л. Фокс. «АЛГОРИТМ 659 Реализация генератора квазирандомной последовательности Соболь». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 14, № 1, 1988, с. 88-100.
[12] Breiman, L. «Random Forests». Машинное обучение. Том 4, 2001, стр. 5-32.
[13] Breiman, L., J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Деревья классификации и регрессии. Бока Ратон, FL: CRC Press, 1984.
[14] Булмер, М. Г. Принципы статистики. Mineola, NY: Dover Publications, Inc., 1979.
[15] Похоронить, К.. Статистические распределения в технике. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1999.
[16] Chatterjee, S., and A. S. Hadi. «Влиятельные наблюдения, высокие точки использования и выбросы в линейной регрессии». Статистическая наука. Том 1, 1986, стр. 379-416.
[17] Collett, D. Modeling Binary Data. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 2002.
[18] Conover, W. J. Practical Nonparametric Statistics. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[19] Кук, Р. Д., и С. Вайсберг. Невязки и влияние в регрессии. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 1983.
[20] Кокс, Д. Р. и Д. Окс. Анализ данных о выживании. Лондон: Chapman & Hall, 1984.
[21] Давидиан, М. и Д. М. Гильтинан. Нелинейные модели для данных повторных измерений. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1995.
[22] Deb, P., and M. Sefton. «Распределение Множителя Лагранжа критерия нормальности». Экономические буквы. Том 51, 1996, стр. 123-130.
[23] de Jong, S. «SIMPLS: Альтернативный подход к частичной регрессии методом наименьших квадратов». Химометрия и интеллектуальные лабораторные системы. Том 18, 1993, стр. 251-263.
[24] Демиденко, Е. Смешанные модели: теория и приложения. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2004.
[25] Delyon, B., M. Lavielle, and 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. «Максимальная правдоподобность из неполных данных через алгоритм EM». Журнал Королевского статистического общества. Серия B, том 39, № 1, 1977, стр. 1-37.
[27] Девройе, Л. Неоднородная Генерация случайных переменных. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1986.
[28] Добсон, А. Дж. Введение в обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[29] Данн, О. Дж., и В. А. Кларк. Прикладная статистика: анализ Отклонения и регрессия. Нью-Йорк: Уайли, 1974.
[30] Дрейпер, Н. Р. и Х. Смит. Прикладной регрессионный анализ. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1998.
[31] Дрезнер, Z. «Расчет тривариатного нормального интеграла». Математика расчетов. Том 63, 1994, стр. 289-294.
[32] Дрезнер, З., и Г. О. Везоловский. «Об расчете двухмерного нормального интеграла». Журнал статистических расчетов и симуляции. Том 35, 1989, стр. 101-107.
[33] DuMouchel, W. H., and F. L. O'Brien. «Интеграция робастной опции в окружение нескольких регрессионных вычислений». Информатика и статистика: материалы 21-го симпозиума по интерфейсам. Александрия, VA: Американская статистическая ассоциация, 1989.
[34] Дурбин, Р., С. Эдди, А. Крог и Г. Митчисон. Анализ биологической последовательности. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1998.
[35] Эфрон, Б. и Р. Дж. Тибширани. Введение в Bootstrap. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1993.
[36] Embrechts, P., C. Klüppelberg, and T. Mikosch. Моделирование экстремальных событий для страхования и финансов. Нью-Йорк: Спрингер, 1997.
[37] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические распределения. 2-е изд., Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1993, pp. 50-52, 73-74, 102-105, 147, 148.
[38] Friedman, J. H. «Greedy приближения функций: a gradient buosting machine». Анналы статистики. Том 29, № 5, 2001, стр. 1189-1232.
[39] Genz, A. «Численный расчет прямоугольных двухфазных и трехфазных нормальных и t вероятностей». Статистика и вычисления. Том 14, № 3, 2004, стр. 251-260.
[40] Genz, A., and F. Bretz. Сравнение методов расчета многомерных t-вероятностей. Журнал вычислительной и графической статистики. Том 11, № 4, 2002, стр. 950-971.
[41] Genz, A., and F. Bretz. Численный расчет многомерных t вероятностей с приложением к вычислению степени нескольких контрастов. Журнал статистических расчетов и симуляции. Том 63, 1999, стр. 361-378.
[42] Гиббонс, Дж. Д. Непараметрический статистический вывод. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1985.
[43] Гольдштейн, А., А. Капельнер, Й. Блейх, и Е. Питкин. «Заглядывание внутрь черного ящика: визуализация статистического обучения со графиками индивидуума условного ожидания». Журнал вычислительной и графической статистики. Том 24, № 1, 2015, с. 44-65.
[44] Goodall, C. R. «Расчет с использованием QR-декомпозиции». Справочник по статистике. Том 9, Амстердам: Elsevier/North-Holland, 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 технике. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1994, p. 95.
[47] Hald, A. Статистическая теория с инженерными приложениями. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1960.
[48] Harman, H. H. Modern Factor Analysis. 3rd Ed. Chicago: University of Chicago Press, 1976.
[49] Хасти, Т., Р. Тибширани, и Дж. Х. Фридман. Элементы статистического обучения. Нью-Йорк: Спрингер, 2001.
[50] Hill, P.D. «Kernel estimation of a distribution function». Коммуникации в статистике - теория и методы. Том 14, Выпуск 3, 1985, стр. 605-620.
[51] Hochberg, Y., and A. C. Tamhane. Множественные процедуры сравнения. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 1987.
[52] Хёрл, А. Э. и Р. У. Кеннард. Ridge Regression: Applications to Nonorthogonal Problems (неопр.) (недоступная ссылка). Технометрия. Том 12, № 1, 1970, с. 69-82.
[53] Хёрл, А. Э. и Р. У. Кеннард. «Регрессия хребта: предвзятая оценка неортогональных проблем». Технометрия. Том 12, № 1, 1970, с. 55-67.
[54] Хогг, Р. В. и Дж. Ледолтер. Инженерная статистика. Нью-Йорк: Макмиллан, 1987.
[55] Holland, P. W., and R. E. Welsch. Робастная регрессия с использованием итерационно переоцененных методом наименьших квадратов. Коммуникации в статистике: теория и методы, A6, 1977, с. 813-827.
[56] Холландер, М. и Д. А. Вульф. Непараметрические статистические методы. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1999.
[57] Хон, Х. С. 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. «Методы ядра соответствуют глубоким нейронным сетям на TIMIT». 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 2014, стр 205–209.
[59] Huber, P. J. Robust Statistics. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1981.
[60] Jackson, J. E. Руководство пользователя по основным компонентам. Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья, 1991.
[61] Jain, A., and R. Dubes. Алгоритмы кластеризации данных. Верхняя Седл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1988.
[62] Jarque, C. M., and A. K. Bera. «Тест на нормальность наблюдений и регрессионых невязок». Международный статистический обзор. Том 55, № 2, 1987, с. 163-172.
[63] Джо, С. и Ф. Я. Куо. «Замечание об алгоритме 659: Реализация генератора квазирандомной последовательности Соболя». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 29, № 1, 2003, стр. 49-57.
[64] Johnson, N., and S. Kotz. Распределения в статистике: непрерывные одномерные Distributions-2. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1970, pp. 130-148, 189-200, 201-219.
[65] Джонсон, Н. Л., Н. Балакришнан, и С. Коц. Непрерывные многомерные распределения. Том 1. Hoboken, NJ: 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. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1997.
[69] Johnson, N. L., S. Kotz, and A. W. Kemp. Одномерные дискретные распределения. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 1993.
[70] Jolliffe, I.T. Principal Component Analysis. 2-е изд., Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2002.
[71] Jones, M.C. «Простая краевая коррекция для оценки плотности ядра». Статистика и вычисления. Том 3, Выпуск 3, 1993, стр. 135-146.
[72] Jöreskog, K. G. «Некоторые вклады в анализ факторов максимальной вероятности». Психометрика. Том 32, 1967, с. 443-482.
[73] Кауфман Л., и П. Дж. Руссью. Поиск групп в данных: введение в кластерный анализ. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1990.
[74] Кемпка, Михал, Войцех Котловский и Манфред К. Вармут. Адаптивные онлайновые алгоритмы масштабирования-инвариантные для обучения линейным моделям. CoRR (февраль 2019). https://arxiv.org/abs/1902.07528.
[75] Kendall, David G. «A Survey of the Statistical Theory of Shape». Статистическая наука. Том 4, № 2, 1989, с. 87-99.
[76] Klein, J. P., and M. L. Moeschberger. Анализ выживания. Статистика по биологии и здоровью. 2-е издание. Спрингер, 2003.
[77] Клейнбаум, Д. Г., и М. Клейн. Анализ выживания. Статистика по биологии и здоровью. 2-е издание. Спрингер, 2005.
[78] Kocis, L., and W. J. Whiten. «Вычислительные исследования низкорасходных последовательностей». Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 23, № 2, 1997, стр. 266-294.
[79] Коц, С. и С. Надараджа. Экстремальные распределения значений: теория и приложения. Лондон: Imperial College Press, 2000.
[80] Кржановски, У. Дж. Принципы многомерного анализа: перспектива пользователя. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1988.
[81] Lawless, J. F. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2002.
[82] Лоули, Д. Н., и А. Э. Максвелл. Факторный анализ как статистический метод. 2nd ed. New York: American Elsevier Publishing, 1971.
[83] Le, Q., T. Sarlós, and A. Smola. Fastfood - аппроксимация расширений ядра в логинейном времени. Материалы 30-й Международной конференции по машинному обучению. Том 28, № 3, 2013, с. 244-252.
[84] Lilliefors, H. W. «On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and dariance unknown». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 62, 1967, с. 399-402.
[85] Lilliefors, H. W. «On the Kolmogorov-Smirnov test for the exponential distribution with mear unknown». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 64, 1969, с. 387-389.
[86] Линдстрем, М. Дж., и Д. М. Бейтс. 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] Mardia, K. V., J. T. Kent, and J. M. Bibby. Многомерный анализ. Берлингтон, Массачусетс: Академическая пресса, 1980.
[90] Marquardt, D.W. «Обобщенные инверсии, регрессия хребта, смещенная линейная оценка и нелинейная оценка». Технометрия. Том 12, № 3, 1970, стр. 591-612.
[91] Marquardt, D. W., and R.D. Snee. «Регрессия хребта на практике». Американский статистик. Том 29, № 1, 1975, стр. 3-20.
[92] Marsaglia, G., and W. W. Tsang. Простой метод генерации гамма- Переменных. Транзакции ACM на математическом программном обеспечении. Том 26, 2000, стр. 363-372.
[93] Marsaglia, G., W. Tsang, and J. Wang. «Оценка распределения Колмогорова». Журнал статистического программного обеспечения. Том 8, Выпуск 18, 2003.
[94] Мартинес, У. Л. и А. Р. Мартинес. Вычислительная статистика с MATLAB®. Нью-Йорк: Chapman & Hall/CRC Press, 2002.
[95] Мэсси, Ф. Дж. «Тест Колмогоров-Смирнов на качество подгонки». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 46, № 253, 1951, с. 68-78.
[96] Matousek, J. «On the L2-Discrepancy for Anchored Boxes». Журнал сложности. Том 14, № 4, 1998, стр. 527-556.
[97] McLachlan, G., and D. Peel. Модели конечной смеси. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2000.
[98] McCullagh, P., and J. A. Nelder. Обобщенные линейные модели. Нью-Йорк: Chapman & Hall, 1990.
[99] McGill, R., J. W. Tukey, and W. A. Larsen. «Изменения Boxplots». Американский статистик. Том 32, № 1, 1978, с. 12-16.
[100] Микер, У. К. и Л. А. Эскобар. Статистические методы для данных о надежности. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
[101] Мэн, Сяо-Ли и Дональд Б. Рубин. «Максимальная оценка правдоподобия через алгоритм ECM». Биометрика. Том 80, № 2, 1993, стр. 267-278.
[102] Мейерс, Р. Х. и Д. Монтгомери. Методология ответной поверхности: Оптимизация процесса и продукта с использованием спроектированных экспериментов. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1995.
[103] Миллер, Л. Х. «Таблица процентных точек колмогоровской статистики». Журнал Американской статистической ассоциации. Том 51, № 273, 1956, стр. 111-121.
[104] Милликен, Г. А. и Д. Э. Джонсон. Анализ данных Messy, том 1: Спроектированные эксперименты. Бока Ратон, FL: Chapman & Hall/CRC Press, 1992.
[105] Монтгомери, Д. Введение в статистический контроль качества. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 1991, pp. 369-374.
[106] Монтгомери, Д. К. Проект и анализ экспериментов. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2001.
[107] Mood, A. M., F. A. Graybill, and D. C. Boes. Введение в теорию статистики. 3-е изд., Нью-Йорк: McGraw-Hill, 1974. стр 540–541.
[108] Moore, J. Total Biochemical Oxygen Demand of Dairy Manures. Кандидатская диссертация. Университет Миннесоты, факультет сельскохозяйственного машиностроения, 1975 год.
[109] Мостеллер, Ф. и Дж. Тьюки. Анализ и регрессия данных. Верхняя Седл-Ривер, Нью-Джерси: Эддисон-Уэсли, 1977.
[110] Нельсон, Л. С. «Оценка перекрывающихся доверительных интервалов». Журнал технологий качества. Том 21, 1989, стр. 140-141.
[111] Patel, J. K., C. H. Kapadia, and D. B. Owen. Справочник по статистическим распределениям. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1976.
[112] Pinheiro, J. C., and D. M. Bates. «Приближения к функции логарифмической правдоподобности в нелинейной модели смешанных эффектов». Журнал вычислительной и графической статистики. Том 4, 1995, стр. 12-35.
[113] Рахими, А. и Б. Рехт. «Случайные функции для крупномасштабных машин-ядер». Усовершенствования в системах нейронной обработки информации. Том 20, 2008, с. 1177-1184.
[114] Райс, Я. А. Математическая статистика и анализ данных. Pacific Grove, CA: Duxbury Press, 1994.
[115] Розипаль, Р. и Н. Крамер. «Обзор и последние усовершенствования в частичных наименьших квадратах». Subspace, Latent Structure and Выбора признаков: Statistical and Optimization Perspectives Workshop (SLSFS 2005), Revised Selected Papers (Lecture Notes in Computer Science 3940). Берлин, Германия: Springer-Verlag, 2006, pp. 34-51.
[116] Sachs, L. Applied Statistics: A Handbook of Technologies. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1984, стр. 253.
[117] Скотт, Д. В. Многомерная оценка плотности: теория, практика и визуализация. John Wiley & Sons, 2015.
[118] Searle, S. R., F. M. Speed, and G. A. Milliken. «Граничное население означает в линейной модели: альтернатива малым квадратам означает». Американский статистик. 1980, стр 216–221.
[119] Себер, Г. А. Ф. и А. Дж. Ли. Линейный регрессионный анализ. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003.
[120] Себер, Г. А. Ф. Многомерные наблюдения. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1984.
[121] Seber, G. A. F., and C. J. Wild. Нелинейная регрессия. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003.
[122] Секстон, Джо и А. Р. Свенсен. «Алгоритмы ECM, которые сходятся со скоростью EM». Биометрика. Том 87, № 3, 2000, стр. 651-662.
[123] Сильверман, B.W. Оценка плотности для статистики и анализа данных. Chapman & Hall/CRC, 1986.
[124] Snedecor, G. W., and W. G. Cochran. Статистические методы. Эймс, IA: Iowa State Press, 1989.
[125] Spath, H. Cluster Dissection and Analysis: Theory, FORTRAN Programms, примеры. Перевод Я. Гольдшмидта. Нью-Йорк: Halsted Press, 1985.
[126] Stein, M. «Large sample properties of simulations using latin hypercube sampling». Технометрия. Том 29, № 2, 1987, стр. 143-151. Коррекция, том 32, стр. 367.
[127] Стивенс, М. А. «Использование Колмогоров-Смирнов, Крамер-Фон Мизес и смежных статистических данных без обширных таблиц». Журнал Королевского статистического общества. Серия B, том 32, № 1, 1970, стр. 115-122.
[128] Стрит, Дж. О., Р. Дж. Кэрролл и Д. Рупперт. «Примечание по вычислению надежных оценок регрессии через итерационно переоцененные наименьшие квадраты». Американский статистик. Том 42, 1988, стр. 152-154.
[129] Студент. «О вероятной ошибке среднего значения». Биометрика. Том 6, № 1, 1908, с. 1-25.
[130] Vellemen, P. F., and D. C. Hoaglin. Применение, основы и вычисления исследовательского анализа данных. Pacific Grove, CA: Duxbury Press, 1981.
[131] Вейбул, W. «Статистическая теория прочности материалов». Ingeniors Vetenskaps Akademiens Handlingar. Стокгольм: Шведский королевский институт инженерных исследований, № 151, 1939.
[132] Zahn, C. T. «Graph-теоретические методы обнаружения и описания кластеров Гештальта». Транзакции IEEE на компьютерах. Том C-20, выпуск 1, 1971, стр. 68-86.
