1. Лапко А.В., Лапко В.А. Ядерные оценки плотности вероятности и их применение. - Красноярск: СибГУ им. М.Ф. Решетнёва, 2021. - 308 с. EDN: PYCMJN
2. Пугачёв В.С. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие. - М: Физматлит, 2002. - 496 с. EDN: RYRTKH
3. Лапко А.В., Лапко В.А. Непараметрические алгоритмы распознавания образов в задаче проверки статистической гипотезы о тождественности двух законов распределения случайных величин Автометрия. - 2010. - Т. 46, № 6. - С. 47-53. EDN: NCRSVX
4. Лапко А.В., Лапко В.А. Сравнение эмпирической и теоретической функций распределения случайной величины на основе непараметрического классификатора // Автометрия. - 2012. - Т. 48, № 1. - С. 45-49. EDN: OWPTFJ
5. Лапко А.В., Лапко В.А. Методика проверки гипотез о распределениях многомерных спектральных данных с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов // Компьютерная оптика. - 2019. - Т. 43, № 2. - С. 238-244. -. DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-2-238-244 EDN: EIWQFH
6. Лапко А.В., Лапко В.А. Модификация непараметрической методики проверки гипотезы о распределениях случайных величин // Измерительная техника. - 2023. - №4. - С. 11-17. DOI: 10.32446/0368-1025it.2023-4-11-17 EDN: CLGDNB
7. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // The Annals of Mathematical Statistics. - 1962. - Vol. 33, Issue 3. - P. 1065-1076. -. DOI: 10.1214/aoms/1177704472
8. Епанечников В.А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятности и её применения. - 1969. - Т. 14, № 1. - С. 156-161.
9. Лапко А.В., Лапко В.А., Бахтина А.В. Сравнение методик проверки гипотезы о независимости случайных величин, основанных на непараметрическом классификаторе и критерии Пирсона // Автометрия. - 2023. - Т. 59. № 5. - C. 36-46. -. DOI: 10.15372/AUT20230504 EDN: HJPVGD
10. Лапко А.В., Лапко В.А., Бахтина А.В. Сравнение методики проверки гипотезы о независимости двухмерных случайных величин, основанной на непараметрическом классификаторе // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2022. - №1. - С. 45-56. DOI: 10.14357/20718594220105 EDN: NCBRVH
11. Лапко А.В., Лапко В.А., Бахтина А.В. Применение непараметрического алгоритма распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости переменных неоднозначных функций // Измерительная техника. - 2022. - № 1. - С. 17-22. DOI: 10.32446/0368-1025it.2022-01-17-22 EDN: DWZLVU
12. Лапко А.В., Лапко В.А., Бахтина А.В. Исследование методики проверки гипотезы о независимости двухмерных случайных величин с использованием непараметрического классификатора // Автометрия. - 2021. - Т. 57, № 6. - С. 90-100. -. DOI: 10.15372/AUT20210610 EDN: JKMGRP
13. Rudemo M. Empirical choice of histogram and kernel density estimators // Scandinavian Journal of Statistics. - 1982. - Vol. 9, No. 2. - P. 65-78. https://www.jstor.org/stable/4615859.
14. Bowman A.W. A comparative study of some kernel-based non-parametric density estimators // Journal of Statistical Computation and Simulation. - 1982. - Vol. 21, No. 3-4. - P. 313-327. -. DOI: 10.1080/00949658508810822
15. Hall P. Large-sample optimality of least squares cross-validation in density estimation // Annals of Statistics. - 1983. - Vol. 11, No. 4. - P. 1156-1174. -. DOI: 10.1214/AOS/1176346329
16. Лапко А.В., Лапко В.А. Анализ методов оптимизации непараметрической оценки плотности вероятности по коэффициенту размытости ядерных функций // Измерительная техника. - 2017. - № 6. - С. 3-8. EDN: YZJOON
17. Silverman B.W. Density estimation for statistics and data analysis. - London: Chapman & Hall, 1986. - 176 p.
18. Sheather S.J. Density Estimation // Statistical Science. - 2004. - Vol. 19, No. 4. - P. 588-597. DOI: 10.1214/088342304000000297
19. Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. - New Jersey: John Wiley & Sons, 2015. - 384 p.
20. Лапко А.В., Лапко В.А., Бахтина А.В. Быстрый выбор коэффициентов размытости ядерной оценки плотности вероятности для семейства одномерных логнормальных законов распределения // Информатика и системы управления. - 2022. - № 1(71). - C. 90-100. -. DOI: 10.22250/18142400_2022_71_1_90 EDN: MQQGWI
21. Лапко А.В., Лапко В.А. Оценивание нелинейного функционала от плотности вероятности трёхмерной случайной величины для повышения вычислительной эффективности непараметрических решающих правил // Автометрия. - 2022. - Т. 58, № 2. - С. 93-103. -. DOI: 10.15372/AUT20220211 EDN: SVUFDN
22. Лапко А.В., Лапко В.А. Быстрый выбор коэффициентов размытости непараметрической оценки плотности вероятности двухмерной случайной величины с зависимыми компонентами // Автометрия. - 2023. - Т. 59, № 2. - С. 33-40. -. DOI: 10.15372/AUT20230204 EDN: NBBIIB
23. Шаракшанэ А.С., Железнов И.Г., Ивницкий В.А. Сложные системы. М.: Высшая школа, 1977. - 248 с.
24. Лапко А. В., Лапко В. А., Бахтина А. В. Формирование наборов независимых компонент многомерной случайной величины на основе непараметрического алгоритма распознавания образов // Измерительная техника. - 2021. - № 9. - С. 3-9. -. DOI: 10.32446/0368-1025it.2021-9-3-9 EDN: LGCYJL
25. Зеньков И.В., Лапко А.В., Лапко В.А., Кирюшина Е.В., Вокин В.Н., Бахтина А.В. Методика последовательного формирования набора компонент многомерной случайной величины с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов // Компьютерная оптика. - 2021. - Т. 45, № 6. - С. 926-933. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-902 EDN: ATQFRO