1. Ntani, G., Inskip, H., Osmond, C. et al. Consequences of ignoring clustering in linear regression // BMC Med Res Methodol. - 2021. - No. 21. - P. 1-13. EDN: BJXQWR
2. Desai M, Begg MD. A comparison of regression approaches for analyzing clustered data // Am J Public Health. - 2008. - V. 98. - No. 8. - P. 1425-1429.
3. Bertan Ari, H.Altay Güvenir. Clustered linear regression // Knowledge-Based Systems. - 2002. - V. 15. - No. 3. - P. 169-175.
4. N. Yamaguchi, J. Han, G. Ghatikar, S. Kiliccote, M. A. Piette and H. Asano. Regression models for demand reduction based on cluster analysis of load profiles // 2009 IEEE PES/IAS Conference on Sustainable Alternative Energy (SAE). - 2009. - P. 1-7.
5. Motoyoshi, Masahiro & Miura, Takao & Shioya, Isamu. Clustering Stream Data by Regression Analysis / Australasian Workshop on Data Mining and Web Intelligence. - 2004. - V. 32. - P. 115-120.
6. Bouwmeester, W., Twisk, J.W., Kappen, T.H. et al. Prediction models for clustered data: comparison of a random intercept and standard regression model // BMC Med Res Methodol. -2013. - No. 13. - P. 1-10. EDN: MWNHXO
7. Ting Li, Xinyuan Song, Yingying Zhang, Hongtu Zhu, Zhongyi Zhu. Clusterwise functional linear regression models // Computational Statistics & Data Analysis. - 2021. - Vol. 158. - P. 1-15.
8. Qiang Long, Adil Bagirov, Sona Taheri, Nargiz Sultanova, and Xue Wu. Methods and Applications of Clusterwise Linear Regression: A Survey and Comparison // ACM Trans. Knowl. Discov. Data. - 2023. - V. 17. - No. 3. - P. 1-54.
9. Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review. // ACM Computing Surveys. - 1999. - V. 31. - no. 3. - P. 264-323.
10. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
Mandel I.D. Cluster analysis. - Moscow: Finance and statistics, 1988. - 176 p.
11. Таскин А.С., Миркес Е.М. Линейная регрессия с кластеризацией по признаку на данных с действительными величинами // Сибирский аэрокосмический журнал. - 2012. -№3 (43). - С. 71-76. EDN: PCTYLN
Taskin A.S., Mirkes E.M. Linear regression with clustering by the feature of data with real values // Siberian aerospace journal. - 2012. - No. 3 (43). - P. 71-76. EDN: PCTYLN
12. Марков Л.С. Теоретико-методологические основы кластерного подхода. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2015. - 300 с. EDN: VDQSIX
Markov L.S. Theoretical and methodological foundations of the cluster cluster. - Novosibirsk: IEIE SB RAS, 2015. - 300 p.
13. Неслухов Д.С. Использование кластерного и регрессионного анализа в изучении экономической деятельности судостроительных и судоремонтных предприятий // Интернет-журнал “НАУКОВЕДЕНИЕ”. - 2016. - Т. 8. - №4. - С. 1-11. EDN: WRLBQR
Neslukhov D.S. Use of cluster and regression analysis in the study of economic activities of shipbuilding and ship repair enterprises // Internet journal "NAUKOVEDENIE". - 2016. - V. 8. - No. 4. - P. 1-11.
14. Ерофеев А.А. Регрессионное моделирование на кластерах как средство исследования региональной специфики закономерностей информатизации общества // Экономические науки. - 2010. - № 12 (73). - С. 357-367.
Erofeev A. A. Regression modeling on clusters as a study of regional specifics of patterns of informatization of society // Economic sciences. - 2010. - No. 12 (73). - P. 357-367.
15. Носков С.И. О кластеризации данных на основе свойств методов идентификации параметров линейной регрессии // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. - 2022. - № 4 (16). - С. 82-85. EDN: VJHTVF
Noskov S. I. On data clustering based on methods for determining linear regression parameters // Information technologies and mathematical modeling in management work consistently. - 2022. - No. 4 (16). - P. 82-85.
16. Носков С. И., Ильюшонок Д. М. Подход к кластеризации выборки данных на основе метода наименьших модулей // Южно-Сибирский научный вестник. - 2020. - № 6. - С. 255-259. EDN: UMIIPW
Noskov S. I., Ilyushonok D. M. An approach to clustering a data sample based on the least absolute values method // South Siberian Scientific Bulletin. - 2020. - No. 6. - P. 255-259. EDN: UMIIPW
17. Носков С.И. Применение метода антиробастного оценивания параметров для кластеризации выборки данных // Вестник кибернетики. - 2021. - № 3 (43). - С. 46-50. EDN: JVLKRB
Noskov S.I. Application of the method of antirobust parameter measurement for clustering a data sample // Bulletin of Cybernetics. - 2021. - No. 3 (43). - P. 46-50. EDN: JVLKRB
18. Носков С.И., Протопопов В.А. Оценка уровня уязвимости объектов транспортной инфраструктуры: формализованный подход // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2011. - №4 (32). - С. 241-244. EDN: OPMAXZ
Noskov S.I., Protopopov V.A. Vulnerability assessment of transport employment facilities: a formalized approach // Modern technologies. Systems analysis. Modeling. - 2011. - No. 4 (32). - P. 241-244. EDN: OPMAXZ
19. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.
Demidenko E.Z. Linear and nonlinear regression. - M.: Finance and Statistics, 1981. - 302 p.
20. Носков С.И. Обобщенный критерий согласованности поведения в регрессионном анализе // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. - 2018. - № 1 (1). - С. 14-20. EDN: YXRWEX
Noskov S.I. Generalized criterion for behavior consistency in regression analysis // Information technology and mathematical modeling in sequential management. - 2018. - No. 1 (1). - P. 14-20.
21. Носков С.И. Применение непрерывного критерия согласованности поведения при построении регрессионных моделей // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2021. - № 6. - С. 74-78. EDN: USYZJP
Noskov S.I. Application of a continuous behavior consistency criterion in the construction of regression models // Bulletin of Tula State University. Technical sciences. - 2021. - No. 6. - P. 74-78. EDN: USYZJP
22. Носков С.И. Идентификация параметров кусочно-линейной функции риска // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. - 2017. - Т. 1. - С. 417-421. EDN: YSYSAZ
Noskov S.I. Identification of parameters of a piecewise linear risk function // Transport infrastructure of the Siberian region. - 2017. - Vol. 1. - P. 417-421. EDN: YSYSAZ
23. Носков С.И. Идентификация параметров комбинированной кусочно-линейной регрессионной модели // Вестник Югорского государственного университета. - 2022. - № 4 (67). - С. 115-119. EDN: CQOTJT
Noskov S.I. Identification of parameters of a combined piecewise linear regression model // Bulletin of Yugra State University. - 2022. - No. 4 (67). - P. 115-119. EDN: CQOTJT
24. Носков С.И. Точечная характеризация множеств решений интервальных систем линейных алгебраических уравнений // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. - 2018. - № 1 (1). - С. 8-13. EDN: YXRWEP
Noskov S.I. Point characterization of multiple solutions of interval systems of linear algebraic methods // Information technologies and mathematical modeling in the control of mechanisms sequentially. - 2018. - No. 1 (1). - P. 8-13.
25. Kreinovich V., Lakeyev A.V., Noskov S.I. Approximate linear algebra is intractable // Linear Algebra and its Applications. - 1996. - Vol. 232. - № 1-3. - P. 45-54. EDN: LDYKLZ
Kreynovich V., Lakeev A.V., Noskov S.I. Approximate linear algebra is intractable // Linear algebra and its applications. - 1996. - V. 232. - No. 1-3. - P. 45-54. EDN: LDYKLZ
