1. Боровков, А.А. Математическая статистика / А.А. Боровков. - СПб.: Издательство “Лань”, 2021. - 704 с.
2. Шурыгин, А.М. Математические методы прогнозирования: учебное пособие для вузов / А.М. Шурыгин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2009. - 180 с. EDN: QJVEYP
3. Хьюбер, П. Робастность в статистике / П. Хьюбер. - М.: Мир, 1984. - 303 с.
4. Робастность в статистике: подход на основе функций влияния / Ф. Хампель, Э. Рончетти, П. Рауссеу, В. Штаэль. - М.: Мир, 1989. - 512 с.
5. Shurygin, A.M. New approach to optimization of stable estimation / A.M. Shurygin // Proceedings of the First US/Japan Conference on the Frontiers of Statistical Modeling: An Informational Approach. - 1994. - Vol. 3. Dordrecht: Kluwer. - P. 315-340. DOI: 10.1007/978-94-011-0854-6_15
6. Лисицин, Д.В. Об устойчивом оценивании параметров модели при асимметричном засорении данных / Д.В. Лисицин, К.В. Гаврилов // Научный вестник НГТУ. - 2008. - № 1(32). - С. 33-40. EDN: JTCDYH
7. Лисицин, Д.В. Устойчивое оценивание параметров модели при асимметричном засорении данных / Д.В. Лисицин, К.В. Гаврилов // Известия МАН ВШ. - 2006. - № 1(35). - С. 60-73. EDN: SGCDKP
8. Лисицин, Д.В. Оценивание параметров распределения ограниченной случайной величины, робастное к нарушению границ / Д.В. Лисицин, К.В. Гаврилов // Научный вестник НГТУ. - 2016. - № 2(63). - С. 70-89. DOI: 10.17212/1814-1196-2016-2-70-89 EDN: WHRSDH
9. Shevlyakov, G. Redescending M-estimators / G. Shevlyakov, S. Morgenthaler, A. Shurygin //j. Statist. Plann. Inference. - 2008. - Vol. 138, no. 10. - P. 2906-2917. DOI: 10.1016/j.JSPI.2007.11.008 EDN: LLLTZR
10. Asymptotically stable detection of a weak signal / G. Shevlyakov, V. Shin, S. Lee, K. Kim // Int. J. Adapt. Control Signal Process. - 2014. - Vol. 28. - P. 848-858. DOI: 10.1002/acs.2405 EDN: UGGGHJ
11. Симахин, В.А. Адаптивные оценки параметра сдвига / В.А. Симахин, О.С. Черепанов // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2013. - № 1(22). - С. 131-137. EDN: PXDGNJ
12. Windham, M.P. Robustifying model fitting / M.P. Windham //j. R. Statist. Soc. B. - 1995. - Vol. 57, no. 3. - P. 599-609. DOI: 10.1111/J.2517-6161.1995.TB02050.X
13. Eguchi, S. Entropy and divergence associated with power function and the statistical application / S. Eguchi, S. Kato // Entropy. - 2010. - Vol. 12. - P. 262-274. 10.3390/ e12020262. DOI: 10.3390/e12020262
14. A comparison of related density-based minimum divergence estimators / M.C. Jones, N.L. Hjort, I.R. Harris, A. Basu // Biometrika. - 2001. - Vol. 88, no. 3. - P. 865-873. DOI: 10.1093/biomet/88.3.865 EDN: ILNPTD
15. Fujisawa, H. Normalized estimating equation for robust parameter estimation / H. Fujisawa // Electronic Journal of Statistics. - 2013. - Vol. 7. - P. 1587-1606. DOI: 10.1214/13-EJS817
16. Eguchi, S. Minimum divergence methods in statistical machine learning: from an information geometric viewpoint / S. Eguchi, O. Komori. - Springer: Japan KK. - 2020. - 221 p. DOI: 10.1007/978-4-431-56922-0
17. Lisitsin, D.V. Minimum gamma-divergence estimation for non-homogeneous data with application to ordered probit model / D.V. Lisitsin, A.G. Usol’tsev // Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation: Proc. of the Intern. Workshop. - Novosibirsk: NSTU, 2019. - P. 227-234. EDN: IOUGOD
18. Джейнс, Э.Т. О логическом обосновании методов максимальной энтропии / Э.Т. Джейнс // ТИИЭР. - 1982. - Т. 70, № 9. - С. 33-51.
19. Michalowicz, J.V. Handbook of differential entropy /j.V. Michalowicz, J.M. Nichols, F. Bucholtz. - Boca Raton: CRC Press, 2014. - 226 p. DOI: 10.1201/b15991
20. Cichocki, A. Families of alpha- beta- and gamma-divergences: flexible and robust measures of similarities / A. Cichocki, S.-I. Amari // Entropy. - 2010. - Vol. 12, no. 6. - P. 1532-1568. DOI: 10.3390/e12061532 EDN: NBEFZV
21. Farhadi, A. Robust coding for a class of sources: applications in control and reliable communication over limited capacity channels / A. Farhadi, C.D. Charalambous // Systems & Control Letters. - 2008. - Vol. 57. - P. 1005-1012. DOI: 10.1016/j.sysconle.2008.06.006
22. Principe, J.C. Information theoretic learning: Renyi’s entropy and kernel perspectives /j.C. Principe. - Springer: Information Science and Statistics. - 2010. - 515 p. DOI: 10.1007/978-1-4419-1570-2
23. Tsallis, C.Introduction to nonextensive statistical mechanics: approaching a complex world / C. Tsallis. - N.Y.: Springer, 2009. - 382 p. DOI: 10.1007/978-0-387-85359-8 EDN: SRBSVT
24. Лисицин, Д.В. О свойствах условно оптимальных оценок / Д.В. Лисицин, К.В. Гаврилов // Научный вестник НГТУ. - 2015. - № 1(58). - С. 76-93. DOI: 10.17212/1814-1196-2015-1-76-93 EDN: TZGXLP
25. Смоляк, С.А. Устойчивые методы оценивания: статистическая обработка неоднородных совокупностей / С.А. Смоляк, Б.П. Титаренко. - М.: Статистика, 1980. - 208 с. EDN: RTCDUQ
26. Van der Vaart, A.W. Asymptotic statistics / A.W. Van der Vaart. - Cambridge: Cambridge University Press, 1998. - 443 p. DOI: 10.1017/CBO9780511802256
27. Лисицин, Д.В. Устойчивое оценивание параметров модели по многомерным неоднородным неполным данным / Д.В. Лисицин // Научный вестник НГТУ. - 2013. - № 1(50). - С. 17-30. EDN: PWURSH
28. Лисицин, Д.В. Максиминная задача оценивания параметров в условиях байесовского точечного засорения / Д.В. Лисицин, К.В. Гаврилов // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2023. - № 1(62). - С. 56-64. DOI: 10.17223/19988605/62/6 EDN: FINIGC
29. Cartwright, D.E. The use of directional spectra in studying the output of a wave recorder on a moving ship / D.E. Cartwright // Ocean Wave Spectra: Proc. of Conf. - New Jersey: Prentice Hall, 1963. - P. 203-218.
30. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии / А. Зельнер. - М.: Статистика, 1980. - 439 с.
31. Гермейер, Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами / Ю.Б. Гермейер. - М.: Наука, 1976. - 328 с. EDN: DHDTQY
32. Glasserman, P. Robust risk measurement and model risk / P. Glasserman, X. Xu // Quantitative Finance. - 2014. - Vol. 14. - P. 29-58. DOI: 10.2139/ssrn.2167765
33. Kerridge, D.F. Inaccuracy and inference / D.F. Kerridge // Journal of Royal Statistical Society, Ser. B. - 1961. - Vol. 23. - P. 184-194. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1961.tb00404.x
34. Трухаев, Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И. Трухаев. - М.: Наука, 1981. - 258 с.
35. Wagner, D. Resilient aggregation in sensor networks / D. Wagner // Proceedings of the 2nd ACM Workshop on Security of Ad hoc and Sensor Networks (SASN’04). - 2004. - P. 78-87. DOI: 10.1145/1029102.1029116
36. Biggio, B. Wild patterns: ten years after the rise of adversarial machine learning / B. Biggio, F. Roli // Pattern Recognition. - 2018. - Vol. 84. - P. 317-331. DOI: 10.1016/j.patcog.2018.07.023
37. Walley, P. Statistical reasoning with imprecise probabilities / P. Walley. - New York: Chapman and Hall, 1991. - 706 p.