Разработка и реализация численных методов исследования зависимости категориальных переменных на основе таблиц сопряженности
Диссертация
Статистический анализ исследования зависимости — это один из самых востребованных разделов прикладной статистики. Он является важным и неотъемлемым инструментом системы прогнозирования. Области применения данного математического метода обширны: от экономических до технических специальностей. Статистический анализ нечисловой информации занимается проблематикой исследования наличия связи между… Читать ещё >
Содержание
- 1. Теоретические и практические аспекты численного анализа зависимости категориальных переменных
- 1. 1. Анализ проблемы исследования зависимости категориальных переменных
- 1. 2. Особенности использования кросстабуляции для выявления и оценки силы связи между категориальными переменными. Объясняющие переменные, переменные отклика и направление связи
- 1. 3. Обзор прикладных задач, связанных с анализом категориальных переменных
- 1. 4. Постановка задач работы
- 2. Анализ и разработка аналитических и визуальных численных методов исследования зависимости категориальных переменных на основе таблиц сопряженности
- 2. 1. Анализ и классификация использования известных методов исследования связи между категориальными переменными с помощью аппарата таблиц сопряженности
- 2. 1. 1. Первые критерии оценки связи
- 2. 1. 2. Коэффициент отношения избытка
- 2. 1. 3. в-критерий Вульфа
- 2. 1. 4. Точный критерий Фишера
- 2. 1. 5. Коэффициенты взаимной сопряженности К. Пирсона и А. Чупрова
- 2. 1. 6. Шансы и отношение шансов
- 2. 1. 7. Использование автоматизированных компьютерных средств для исследования связи между категориальными переменными
- 2. 1. 8. Использование различных видов классического критерия для поиска закономерностей между качественными данными. Необходимость поправки Иетса
- 2. 2. Разработка численных методов исследования зависимости качественных переменных на основе «идеальных» таблиц сопряженности
- 2. 2. 1. Идеально независимые таблицы сопряженности
- 2. 2. 2. Идеально зависимые таблицы сопряженности
- 2. 2. 3. Методика определения вида и степени зависимости категориальных переменных на основе идеальных таблиц сопряженности
- 2. 2. 4. Исследование устойчивости определения вида и степени зависимости категориальных переменных на основе идеальных таблиц сопряженности
- 2. 3. Разработка обобщающего условия независимости бинарных категориальных переменных. Коэффициент независимости
- 2. 4. Метод визуализации зависимости между бинарными категориальными переменными с использованием MS Excel
- 2. 1. Анализ и классификация использования известных методов исследования связи между категориальными переменными с помощью аппарата таблиц сопряженности
- 3. Алгоритмизация численных методов исследования зависимости категориальных переменных с использованием таблиц сопряженности
- 3. 1. Модификация этапа установления связей при построении модели объекта, описываемого категориальными переменными, с использованием таблиц сопряженности
- 3. 2. Разработка алгоритма выявления групп населения, потенциально подверженных риску нового заболевания
- 3. 3. Разработка алгоритма выбора рациональных методов исследования зависимости категориальных переменных при донозологическом контроле
- 3. 4. Алгоритмизация методов исследования зависимости категориальных переменных для эпидемиологических
- приложений
- 4. Разработка и реализация программного комплекса по исследованию зависимости категориальных переменных с использованием известных и новых численных методов анализа качественных данных
- 4. 1. Архитектура программного комплекса по выявлению групп населения, подверженных повышенному риску нового заболевания (структура, взаимодействие модулей, информационные потоки)
- 4. 2. Особенности реализации модулей вычислительного и управляющего уровня программного комплекса по выявлению групп риска
- 4. 3. Сравнительный анализ эффективности использования известных и новых численных методов исследования зависимости категориальных переменных (на примере исследования вируса гриппа, А (НШ1)09)
Список литературы
- Айвазян С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ, изд. / Под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
- Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика, исследование зависимости / С. А. Айвазян. М.: Финансы и статистика, 1985. -485 с.
- Айвазян С.А., Мешалкин Л. Д., Енюков И. С. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. Т.1 / С. А. Айвазян М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.
- Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях / Под ред. В. Г. Андреенкова, А. И. Орлова, Ю. Н. Толстовой. М.: Наука, 1985. -222 с.
- Анализ нечисловых данных в системных исследованиях / Сборник трудов. Вып. 10. — М.: ВНИИСИ, 1982. — 155 с.
- Антамошкин А.Н., Бакаева O.A. Сравнительный анализ «первых» критериев выявления связи между качественными переменными // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева, 2011. № 4. — СС. 4−7.
- Антамошкин А.Н., Бакаева O.A. Условия независимости качественных переменных: вероятностный подход // Системы управления и информационные технологии, 2011. № 4. — СС. 7−9.
- Амосов A.A., Дубинский Ю. А., Копченова Н. В. Вычислительные методы для инженеров: учеб. пособ. М.: Высшая школа, 1994. — 544 с.
- Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.- 145 с.
- Афифи А. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ- перевод с англ. / А. Афифи, С. Эйзен. М.: Мир, 1982. — 488 с.
- Ашмарин И.П., Васильев H.H., Амбросов В. А. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов. Л.:ЛГУ, 1974. — 76 с.
- Бабич П.Н., Чубенко A.B., Лапач С. Н. Применение современных статистических методов в практике клинических исследований. Сообщение первое. Сравнение двух пропорций // Укр. мед. часопис. 2003. — № 4 (36) III-IV. — СС. 139−143.
- Бабич П.Н., Чубенко A.B., Лапач С. Н. Применение современных статистических методов в практике клинических исследований. Сообщение второе. Применение критерия Хи-квадрат // Укр. мед. часопис. 2004. — № 2 (40) III-IV. -СС. 138−144.
- Бабич П.Н., Чубенко A.B., Лапач С. Н. Применение современных статистических методов в практике клинических исследований. Сообщение третье. Отношение шансов: понятие, вычисление и интерпретация // Укр. мед. часопис. 2005. — № 2 (46) III-IV. — СС. 113−119.
- Бакаева О. А. Алгоритм выбора рационального способа проверки наличия зависимости между категориальными переменными при донозологическом контроле // Информационные технологии моделирования и управления. 2013. -№ 1 (79). — С. 4−11.
- Бакаева О. А. Использование некоторых видов статистического анализа при обработке медицинских данных // «Научное лето 2011»: сб. научн. тр. по материалам Международной научн. конф. — Киев: 2011, «НАИРИ». Ч. 2 — С. 34−37.
- Бакаева О. А. Использование точного критерия Фишера для выявления связи между категориальными переменными // XL Огаревские чтения: материалы науч. конф. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2012. — С. 154−157.
- Бакаева О. А. Программный модуль «Алгоритм выбора рационального способа проверки наличия зависимости между категориальными переменными» // В. Н. Щенников, О. А. Бакаева. М.: ФГНУ ЦИТИС, 2013. -№ 50 201 350 197.
- Бакаева О. А., ¡-Ценников В.Н. Использование критерия для выявления связи между качественными переменными на основе «идеальных» таблиц сопряженности // Ярославский педагогический вестник. 2011. — № 4, Т. III (Естественные науки). — С. 15−20.
- Бакаева О. А., Щенников В. Н. Выявление независимости между качественными переменными // Вестник Воронежского государственного ун-та. Сер.: Физика. Математика. 2011. — № 2. — С. 58−63.
- Бакаева O.A. Определение минимального объема выборки // Вестник Мордовского университета. Сер. физико-математические науки. 2010. — № 4.-С. 111−114.
- Бакаева O.A. Особенности использования кросстабуляции в педагогике и образовательном процессе // Интеграция образования. Научно-методический журнал, 2012. — № 1 (66). — СС. 58−61.
- Бакаева O.A., Щенников В. Н. Использование шанса и шансового отношения для выявления связи между качественными переменными // Вестник Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления, 2012. -№ 3 (38).-СС. 37−41.
- Бакаева O.A. Предварительная обработка статистических данных // XXXVIII Огаревские чтения: Материалы науч. конф.: В 3 ч. 4.2. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2010. — СС. 303−306.
- Бакаева O.A. Шкалы измерения информации в области медицины // Экономическое развитие современной России: проблемы и перспективы: меж-вуз. сб. науч. тр. Вып. VII. — Саранск: Ковылк. тип., 2010. — СС. 174−177.
- Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В. Р. Бараз. Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2005. — 102 с.
- Бикмурзина P.P., Бакаева О. А. Применение нормального распределения при проверке статистических гипотез в медицинских экспериментах // XXXVII Огаревские чтения: материалы науч. коиф.: в 3 ч. Ч. 2. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2009. — С. 193−197.
- Большев Л. Н. Таблицы математической статистики / Л. Н. Большев, Н. В. Смирнов. -М.: Наука, 1983.-416 с.
- Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров. Москва: ACT Мир, 2003. — 688 с.
- Васильев К.К., Служивый М. Н. Математическое моделирование систем связи: учеб. пособие. -Ульяновск: УлГТУ, 2008. 170 с.
- Васильков Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика, 2002. — 256 с.
- Воробьев, Ф. П. Математическое планирование эксперимента в биохимии и медицине / Ф. П. Воробьев, Н. К. Голобородько, А. М. Мануйлова. -Харьков: издательское объединение «Вища школа», 1977. 144 с.
- Вторая Всесоюзная конференция по анализу нечисловой информации // Тезисы докладов. М. — Таллин: ВИНИТИ, 1984. — 348 с.
- Галанин М.П., Савенков Е. Б. Методы численного анализа математических моделей. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2010.-591 с.
- Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. М.: Практика, 1998.-459 с.
- Грабарь М.И., Краснянская К. А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977. — 136 с.
- Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы обработки данных. -М.: Мир, 1980. 610 с.
- Елисеева И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И. И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 480 с.
- Ешоков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа / М.: Финансы и статистика, 1986. 232 с.
- Замятина О.М. Компьютерное моделирование: учеб. пособ. Томск: Изд-во ТПУ, 2007.-121 с.
- Зарубин B.C. Математическое моделирование в технике. Учеб. для вузов / Под ред. B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. — 2-е изд., стереотип. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. — 496 с.
- Камень Ю.Э., Камень ЯЗ., Орлов А. И. Реальные и номинальные уровни значимости в задачах проверки статистических гипотез // «Заводская лаборатория». 1986. Т.52. №.12. СС.55−57.
- Кантор С.А. Основы вычислительной математики: учеб. пособ. Барнаул: Алт. госуд. технич. ун-т им. И. И. Ползунова, 2010. — 357с.
- Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и математическое обеспечение. М.: Мир, 1998. — 575 с.
- Кацман Ю.Я. Прикладная математика. Численные методы. Томск: Изд-во ТПУ, 2000. — 68 с.
- Киселев Н.И. Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. М.: Наука, 1980. — СС.111−123.
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. — 816 с.
- Козин Р.Г. Математическое моделирование: примеры решения задач. -М.: НИЯУ МИФИ, 2010.- 176 с.
- Колдаев В.Д. Численные методы и программирование. М.: ИД «ФОРУМ», 2009.-336 с.
- Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. СПб.: Изд-во СПбГПУ. — 2004, 240 с.
- Крамер Г. Математические методы статистики / Пер. с англ. / 2-е изд. -М.: Мир, 1975.-648 с.
- Красильников В.В. Статистика объектов нечисловой природы. Набер. Челны: Изд-во Камского политех, ин-та, 2001. -144 с.
- Крянев A.B., Лукин Г. В. Математические методы обработки неопределенных данных. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 216с.
- Кузьмин В.Б., Орлов А. И. Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. — СС.220−227.
- Кучмаева О.В., Е.А.Егорова, Иванова Т. А. Социальная статистика: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. -М.: МЭСИ, 2003. 130 с.
- Лапач С.Н., Чубенко A.B., Бабич П. Н. Статистика в науке и бизнесе. / С. Н. Лапач. Киев: Морион, 2002. — 640с.
- Лапач С.Н., Чубенко A.B., Бабич П. Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. Киев: Морион, 2001.-408 с.
- Лапко A.B., Лапко В. А. Сравнение эмпирической и предлагаемой функций распределения случайной величины на основе непараметрического классификатора // Автометрия. 2012. Т. 48. № 1. — СС. 44−50.
- Лапко A.B., Шарков М. А., Лапко В. А. Непараметрические методы обнаружения закономерностей в условиях малых выборок // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2008. Т. 51. № 8. — СС. 62−66.
- Лемешко Б.Ю., Постовалов С. Н. О зависимости предельных распределений статистик Пирсона и отношения правдоподобия от способа группирования данных // Заводская лаборатория. 1998. Т. 64. — № 5. — СС. 56−63.
- Леонов В.П. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. История биометрии и ее применения в России // Международный журнал медицинской практики. 1999. Вып. 4. СС. 7−19.
- Леонов В.П., Ижевский П. В. Применение статистики в статьях и диссертациях по медицине и биологии. 1. Описание методов статистического анализа в статьях и диссертациях // Международный журнал медицинской практики. 1998. Вып. 4.-СС. 7−12.
- Мартьянова А.Е. (сост.) Статистическое моделирование на ЭВМ: ла-бор. практикум. Астрахань: АГТУ, 2007. — 156 с.
- Мастяева И.Н., Семенихина О. Н. Численные методы: учеб. пособ. М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики.-2001, 71 с.
- Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.-319 с.
- Мисюк Н.С., Мастыкин А. С., Гришков Е. Г. Основы математического прогнозирования заболеваний человека. Минск, 1971. — 200 с.
- Мулярчик С.Г. Численные методы. Минск, 2008 г. — 130 с.
- Ниворожкина Л.И., Морозова З. А. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Эксмо, 2008. — 432 с.
- Новиков Д. А., Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи) / Д. А. Новиков, В. В. Новочадов. Волгоград: Вог-ГМУ, 2005. — 84 с.
- Общая теория статистики / Под ред. А. А Спирина. М.: Финансы и статистика, 1998. — 378 с.
- Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. М.: Экзамен, 2006. -672с.
- Орлов А.И. // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М., 1985. -СС. 58−92.
- Орлов А.И. Нечисловая статистика. М.: «МЗ-Пресс», 2004. — 516 с.
- Орлов А.И. О применении статистических методов в медико-биологических исследованиях// Заводская лаборатория. 1991.-Т.57. — № 7. — СС. 64−66.
- Орлов А.И. Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Перм. гос. ун-та, 1993.-СС. 86−97.
- Орлов А.И. Эконометрика: учебник для вузов / А. И. Орлов. 3-е изд., перераб. и доп. — М.: «Экзамен», 2004. — 576 с.
- Орлов. А. И. Прикладная статистика: учебник. М.: Экзамен, 2006. -672 с.
- Официальный сайт «Электронный учебник StatSoft». Режим досту-na:http://www.statsoft.ru/home/textbook/glossaiy/glossr.html#Chisquare%20Distrib utiDi.
- Официальный сайт издательства «Медиасфера» Электронный ресурс. [Б.м.: б.и.]. — Режим доступа: hhtp://www.mediasphera.ru/mjmp/99/4/r4−91−1 .html
- Павловский Ю. Н., Белотелов Н. В., Бродский Ю. И.Имитационное моделирование. Изд-во «Академия», 2008. — 240 с.
- Первое Всесоюзное совещание по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации, экспертным оценкам и дискретной оптимизации / Тезисы докладов. М. — Алма-Ата, ВИНИТИ, 1981.-439 с.
- Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. Пер. с англ. М.: ГЕОТАР-медицина, 2003. — 144 с.
- Плохотников К. Э. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. Методология и практика. Изд-во «Едиториал УРСС», 2003. -280 с.
- Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. -М.: Финансы и статистика, 1982. 344 с.
- Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов. В 2 Т. 2-е изд., испр. Т.1: Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Теория вероятностей и прикладная статистика. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. — 656с.
- Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов. В 2 Т. 2-е изд., испр. Т.2: Основы эконометрики / Айвазян С. А. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-432с.
- Раушенбах Г. В., Филиппов О. В. Экспертные оценки в медицине. Научный обзор. М.: ВНИИММТИ Минздрава СССР, 1983. — 80 с.
- ЮЬРеброва 0.10. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М.: МедиаСфера, 2002. -312 с.
- Романов В.Н., Комаров В. В. Теория измерений. Анализ и обработка экспериментальных данных: учеб. пособ. СПб: СЗПИ, 1999. — 112 с.
- Ростовцев П.С., Смирнова Н. Ю., Корнюхин Ю. Г., Костин B.C. Анализ таблиц сопряженности неальтернативных признаков // Препринт 138, ИЭи-ОПП СО РАН, Новосибирск, 1995.
- Рубан А. И., Кузнецов А. В. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов по курсу «Методы обработки экспериментальных данных». Красноярск, 2008. — 80 с.
- Самарский A.A., Михайлов В П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд. испр. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. — 320 с.
- Селезнев A.B., Сысоев Э. В., Терехов A.B., Рак И.П. Юридическая статистика: учеб. пособ. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. — 80 с.
- Славутский Л.А. Основы регистрации данных и планирования эксперимента. Учебное пособие. Чебоксары: Изд-во ЧГУ, 2006. — 200 с.
- Смирнов, Н. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений / Н. В. Смирнов, И. В. Дунин-Барковский. -М., 1969.-512 с.
- Спиридонов И.Н. Основы статистической обработки медико-биологической информации. Учебное пособие. М.: МГТУ, 2002. — 56 с.
- Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. Вводный курс. 4-е. изд., испр. — М.: Едиториал УРСС, 2004. — 152 с.
- Татаринцев П.Б. Разработка систем диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования заболеваний методами многомерного статистического анализа. Дис. канд. техн. наук. Барнаул, 2006.
- Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии (введение): учебник для вузов. M.: NOTA BENE, 1999. — 224 с.
- Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок / пер. с англ. М.: Мир, 1985. — 272 с.
- Тимофеева О.Ю. Критерии результативности в эксперименте: применение методов математической статистики: учебно-методическое пособие. М.: АПКиППРО, 2008.-36 с.
- Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. — 352с.
- Трошин Л.И., Балаш В. А., Балаш О. С. Статистический анализ нечисловой информации. / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М.: МЭСИ, 2003. — 67 с.
- Трусов П.В. Введение в математическое моделирование: учеб. пособие. М.: Логос, 2005. — 440 с.
- Тюрин Ю.Н. Исследования по непараметрической статистике (непараметрические методы и линейная модель): Автореф. дисс. д-ра физ.-мат. наук. -М., 1985.-33 с.
- Тюрин Ю.Н., Литвак Б. Г., Орлов А. И., Сатаров Г. А., Шмерлинг Д. С. Анализ нечисловой информации / Препринт. М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», 1981. — 80 с.
- Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 1998. — 528 с.
- Уиттекер Э. Математическая обработка результатов наблюдений. Энциклопедия биостатистика (8 томов, 6398 стр.).
- Федоров В.П., Аверченков В. И., Хейфец M.JI. Основы математического моделирования технических систем: учеб. пособие. Брянск: Изд-во БГТУ, 2004.-271 с.
- Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах. Том 1: пер. с англ. -М.: Мир, 1984. 528 с.
- Фишер P.A. Статистические методы для исследователей. М.: Гос-статиздат, 1958. -268 с.
- Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989. — 319 с.
- Хакимзянов Г. С., Чубаров Л. Б., Воронина П. В. Математическое моделирование. Часть 1: Общие принципы математического моделирования: учеб. пособие. Новосибирск: Новосиб. гос. ун-т, 2010.- 148 с.
- Халафян А. А. Статистический анализ данных: учебник. М.: Бином, 2007.-512 с.
- Халафян A.A. Анализ и синтез медицинских систем поддержки принятия решений на основе технологий статистического моделирования. Дис. доктор, техн. наук. Краснодар, 2010.
- Харин Ю.С. и др. Основы имитационного и статистического моделирования: учеб. пособ. Минск: Дизайн ПРО, 1997. — 288 с.
- Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. -Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1983. — 518 с.
- Черномордик О.М. Непараметрические критерии проверки однородности нескольких выборок: Дис. канд. физ.-мат. наук. -М., 1984.
- Черный A.A. Планы проведения экспериментов и компьютерные программы эффективного математического моделирования на языках Бейсик и Турбо Паскаль.: учеб. пособ. Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2010. — 528 с.
- Черный A.A. Теория и практика эффективного математического моделирования: учебное пособие. Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2010. — 419 с.
- Эконометрика: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004. — 344 е.: ил.
- Юзбашев М. «О новом показателе тесноты связи описательных признаков» // Вестник статистики. 1986. — № 3. — СС. 65−66.
- Bock Н.Н. On some significance tests in cluster analysis // Journal of Classification, 1985. N1, PP. 77−108.
- Efron B. Better bootstrap confidence intervals //J. Amer. Statist. Ass., 81, 1986.
- Orlov A. I / DESIGN OF EXPERIMENTS AND DATA ANALYSIS: NEW TRENDS AND RESULTS. Ed. by prof. E. K. Letzky. Moscow: ANTAL, 1993.-PP. 52−90.
- Orlov A.I. / INTERVAL COMPUTATIONS. 1992. No. l (3), PP. 44−52.
- Orlov A.I. / JOURNAL OF SOVIET MATHEMATICS, 1991, V.56, No.3. -PP. 2434−2438.
- Woolf B. The log likelihood ratio test the G-test. Methods and tables for tests of heterogeneity in contingency tables // Ann. Human Genetics. 1957. V. 21. PP. 397−409.