Айвазян С.А., Бухшгабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. - Прикладная статистика, страница 109

Заруцкий В.И. О выделении некоторых графов связей для иор. магьных векторов в пространстве большой размерности // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистическою анализа: Ученые записки по статистике.— Мн Наука, 1980. — Т. 36. — С. 189 — 208. 80. Иберла К. Факторный анализ.

— Мн Статистика, 1980. — 389 с. 81. Каленский В. С. Методы и модели иеметрического шкалирования Л Автоматика и телемеханика. — 19?7. — № 8. — С. 118— 156. 82. Карп В. П., Кунин П. Е. Метод направленного обучения в перебориой схеме М. М. Боигарда и оикологическан диагностика Н Моделирование обучении н повеления.— Мл Наука, 1975.— С.

7 — 17. ВЗ. Классификация и клаепмр /Под ред. Дж. Ввн Райэина. — М.г Мир, 1980. — 390 с. 84. Климов Г. П. Иивариаитиые выводы в статистике. — М.: Издав МГУ, 1973. — 186 с. 85. Кокрен У. Методы выборочною исследовании /Пер. с англ.— М.: Статистика, 1976. — 440 с. 86. Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций н функционального анализа. — Мн Наука, 1981.— 542 с. 87. Конотолекий В. Ю. Экспертно-статистический метод построения интегрального показателя зкономической эффективности деятельности промышленного предприятия; Дис.... канд. эком. наук.

— Мн МГУ им. М. В. Ломоносова. 1986. — 17! с. 88. Крамер Г. Математические методы статистики. — Мл Мир, 19?5. — 648. 89. Краскзл Дзх.Б. Многомерное шкалироваиие и другие методы поиска структуры // Статистические методы для ЭВМ/Пер. с англ.; Под ред. М. Б. Малютова. — Мл Наука, !986.— С.

301 — 347. 90. Краскзл Дж Б. Взаимосвязь между многомерным шкалироваиием и кластер. анализом ЯКлассификация и кластер /Пер. с англ — М. Мир, 1980.— С. 21 — 41. 91. Кульбан С. Теория ииформации и статистика /Пер. с аигл.— М.. Наука, 1967.— 408 с. 92. Куперштох В, Л., Миркин Б. Г., Трофимов В. А, Сумма внутреипкх связей как критерий качества классификации В Автоматика и телемехаиика. — !976. — № 3. — С. 91 — 98. 93. Лбов Г.

С. Выбор эффективной системы зависимостей признаков Я Вычислительные системы. — Новосибирск, 1965.— Вып. 19. — С. 21 — 24. 94. Лбов Г. С. Логические функции в задачах эмпирического предсказаиия 0 Эмпирическое предсказаиие и распознавание образов Вычислительиые системы. — Новосибирск, 1978.— Вып. 76. — С. 34 — 64. 95. Лбов Г. С. Методы обработки разиотипйых эксперимеитальиых данных. — Новосибирск Наука,!981. — 160с. 96. Лоули Д., Макомлл А. Факториый аиалиэ как статистический метод.

— Мл Мир, !967, — 144 с. 97. Лумельсний В. Я. Агрегироваиие объектов ка основе квадратичиой матркцы Ч Автоматика и телемехаиика. — 1970. — № П— С 133 — 143. 98. Лумегьский В. Я. Агрегирование матрицы межотраслевого ба. лаиса с помошью алгоритма диагоиализации матрицы связи Л Автоматика и телемгтаииха. — 1970. — № 9. — С.

69 — 72. 99. Льюс Р. Д., Райф Х. Игры и решеиия. — Мл Изд-во ииостраииой лиг-ры, 1961. — 643 с. 100. Макаров В. Л., А йватлн С. А/ Житков В. А. Эксперимектальиая экономика и стсид экономико-математического моделирования Ч Экономика и математические методы. — 1989.— т. ХХ!)г. — №6. 10!. Малиновский Л Г. Классификация объектов средствами дискримкиаитиого аиализа. — М. Наука, 1979. — 260 с. 102. Маркова Е.

В., Маслак А. А. Раидомизация и статистический вывод. — М. Фииаисы и статистика, 1986. — 208 с. 103. Марченко В А., Пастур Л А. Распределение собствеииых зиачеиий в некоторых ансамблях случайных матриц // Математический сборник. — 1967. — 72 (114). — № 4. — С. 507 — 536. 104. Маслов В. К. Алгоритмические методы поиска ииформативиых прязиаков при распознаваиия случайиых процессов // Методы представлепия и аппаратуриый анализ случайных процессие и полей: Тез. доил. г' Всесоюз, симпозиума. — Л., 1972, — С.

25 — 29. !05. Матюха И. Я. Статистика бюджетов иаселеиия. — Мл Статистика, !967. — 248 с. !06. Методы амалию данных: Подход, основанный иа методе дккамических сгушеиий /Пер. с фрл Под ред. и с предисл. С. А. Айвазяиа и В, М. Бухштабера. — Мл Фииаисы и статистика, 1985.— 357 с. (Математика-статистические методы за рубежом). 107, Мгшалнин Л, Д. Одновременное изучеиие динамики прогиостической силы иекоторых факторов в модели Кокса // Приме- пенне статнстнческих методов в производстве н управлении: Тез.

Всесоюз. науч.-техн. конференция. — Пермь, 1984.— С. 132 — !34. 108. Мешалкии г7. П. Локальные методы класснфнкацнн // Статнстнческие методы класснфнкацин. — Мл Изд-во МГУ, !969.— Вып. 1. — С. 58--78. 109. Мешаляии Л. Д, Сердобольский В. И. Ошибки прн класснфн. кацнн многомерных распределеннн /1Теория вероятностей н ее арнменення — 1978. — С 772 — 78!. 110. Миркин Б. Г. !нализ качественных признаков н структур.

— М. Сзатнстнка, 1980. — 320 с. 111, Миркин Б. Г. Группнровкн в социально-экономнческнх исследованиях. — М. Фннансы н статистика, !985. — 224 с. 112. Миркин Б. Г. Метод главных клагтеров П Автоматика н телемеханнка. — !987. — № 10. — С. !3! †1. ! 13. Многомерный статистический анализ в социально-мшиомических исследованиях, Ученые запнскн по статнстнке /Под ред. С. А.

Айвазяна н А. А. Френкеля. — М Наука, 1974. — Т. ХХУ! — 416 с. 1 !4. Нейман Дж. Текущие задачи магематнческой статистики //Международный матемазнческнй конгресс в Амстердаме, 1954 г. (обзорные доклады)~Пер. с англ. н фр Подред. С. В. Фомина, — М. Фнз.-мат. лнт-ра, 196!.— С. 229 — 258. 115. Об индивидуальной оценке состояния миокарда в начальных периодах коронарного атеросклероза (методы многомерного математика-статнстнческого анализа) // Л. Ф. Пресняков, С.

А. Айвазян, Ю. А. Розенблат, В. И. Орлов. — Кардиология. — !975 — № 12. — С 68 — -82. !16. Оберхетглиигер Ф. Преобразования Фурье распределений н нх обращения Таблнцы. — М Наука, !979.' — 247 с. 117, Окунь //. Факторный анализ./Пер. с польск. — М.: Статистика, !974 — 200 с. 118. Оиищик А. Л. Грассмана многообразнед Математическая энцнклопедня. — Мл Советская энциклопедия, 1977. — Т.!в С. 1!04 — !105. 119. Орлов А.

И. Некоторые вероятностные вопросы теорни класснфнкацин // Прикладная статнстнка.— М. Наука, 1983.— С. !66 — 179. !20. Парринг А. М., Тийт Е. М. Методическое руководство для пользования пакета САИСИ. — Тарту. Изд-во ТГУ, !986.— 279 с. 121. Патрик Э. Основы теорнн распознавания образов /Пер, с англ. — Мл Сов. радио, 1980. — 408 с.

122. Перекрест В. Т. Нелинейный тнпологнческнй анализ социально-экономической ннформацнн, — Лл Наука, !983. — 175 с. !23. ПикллисВ. С Сравнение методов вычисленняожндаемойошнбки классификации ЛАвтоматнка н телемеханнка. — 1976.— № 5. — С. 59 — 63. 124. Поляк Б Т. Введенне в оптнмнэацню. — Мл Наука, !983.— 384 с. !25. Программное обеспечение статистической классификации ири ограниченных выборках/Пол ред. Ш.

Рауднса П Статнстнческне проблемы управления. — Вильнюс. — !982. — № 58. — !О! с !26. Прогнозирование надежности изделий электронной техники иа основе информативных признаков /П. С. Гнмлявый, В. В. Кобаров, С. А. Колосов н дрц Центр. науч.-нссл. нн-т чЭлектроннкаэ.— М., 1979. — 95 с. 575 127, Прохорскас Р. П., Жюлснис В. Е., Мисюиеие Н. Б. Применение некоторых классификаторов для прогнозирования отдаленных исходов инфаркта миокарда // Проблемы ишемической болезни сердца. — Вильнюс, 1976. — С.

261 — 267. 128. Разлитие сельских поселения /Под ред. Т. И. Заславской.— М. Статистика, 1976. — 295 с. 129. Рао С. Р. Линейные статистические методы н нх применения / Пер. с англ. — М Наука, 1968. — 547 с. 130. Распознавание образов в соииальнмх исследованиях/ Под ред. Н Г. Загоруйко и Т. Н. Заславской. — Новосибирск: Наука, 1968. — 195 с. 131.

Растригии д. А., Эреиштеан Р. Х. Метод коллективного распознавания. — М. Энергоиздат, 1981, — С. 1 — 78. !32. Раудис Ш. Ограниченность выборки в задачах классификации// Статистические проблемы управления. — Вильнюс. — 1976.— № 8.

— С. 6 — 185. !33, Раудис Ш. Ошибки классификации при выборе признаков П Статистические проблемы управления.— Вильнюг.— 1979.— № 38 — С. 9 — 25. 134. Раудис Ш., Пикялис В., /Ошклзи«ус Х. Экспериментальное сравнение тринадцати алгоритмон классификации //Статистические проблемы управления. — Вильнюс. — 1975.— № 11.— С. 53 — 80. 135. Раудис Ш., Пикллис В.

Табулнрование зависимости ожидаемой ошибки классификации линейной дискриминантной функцией ог объема обучающей выборки // Статистические проблемы управления. — Вильнюс. — 1975. — № 11. — С. 81 — 119. 136. Раушенбах Г. В. Проблемы измерения близости в задачах анализа данных ППрогрзммно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. — Мл Наука, 1987. — С 41 — 54. 137. Раушенбах Г. В.

Об измерении близости между множествами в задачах кластер-анализа П Статистика. Вероятность. Экономика. — М. Наука,!985. — Г. 388 — 392. 138. Розин Б. Б. Теория распознавания образов в зкономических исследованиях. — М. Статистика, 1973 — 224 с. 139. Севрюк М. Б.

Сходимость алгоритма «Форель» для бесконечно. го числа объектов //Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа: Ученые записки по статистике. — М.. Наука, 1980. — Т 36. — С. 37? — 381. 140. Сердобольский В. И. Влияние отбора компонент случайной величины на классификацию // Изв. высш. учеб. заведений !Математика!. — 1983. — № 9. — С. 46 — 55. 141. Сердобольский В„ И. Дискриминантный анализ прн большом числе переменных // Доклады АН СССР.