zbMATH中的参考文献（引用于 28篇文章，2标准条款)

1. 陈曦；周文新：基于乘子引导的鲁棒推理（2020）
2. Devijver，Emilie；Perthame，Emeline:通过逆回归预测区域（2020）
3. 于伟昌；奥莫罗德，约翰T.；斯图尔特，迈克尔：变量选择的变分判别分析（2020）
4. 范建青；柯、袁；孙强；周文新：Farmtest：具有近似错误发现控制的因子调整稳健多重检验（2019）
5. Jeng，X.Jessie；Chen，Xiongzhi:高维回归中的预测值排序和错误发现比例控制（2019）
6. Bodwin，Kelly；Zhang，Kai；Nobel，Andrew:基于测试的方法发现差异相关变量集（2018）
7. 邓璐子学敏李中华：一定相关性下大规模模型检验的错误发现率（2018）
8. 周文新；Bose，Koushiki；Fan，Jianqing；Liu，Han：稳健（M）估计的新视角：有限样本理论及其在相关调整多重检验中的应用（2018）
9. 赵海兵：依赖下多重比较中错误发现比例的估计（2017）
10. Blum，Yuna；Houée-Bigot，Magalie；Causeur，David：使用先验生物学知识应用于共表达网络的稀疏因子模型（2016）
11. Bodnar，Taras；Reiß，Markus:低维和大维因子模型的精确和渐近检验及其应用（2016）
12. Delattre，Sylvain；Roquain，Etienne:高维高斯向量分量的经验分布函数及其在多重测试中的应用（2016）
13. 范建青；廖元元；王伟臣：因子模型中的预测主成分分析（2016）
14. Jessie Jeng，X.：检测高维弱信号（2016）
15. Perthame，Émeline；Friguet，Chloé；Causeur，David：高维相关数据分类问题中特征选择的稳定性（2016）
16. Sheu，Ching Fan；Perthame，Émeline；Lee，Yuh Shiow；Causeur，David：在事件相关电位数据的大规模多重测试中解释时间依赖性（2016）
17. Delattre，Sylvain；Roquain，Etienne:通过Romano-Wolf的启发式方法控制错误发现比例的新程序（2015）
18. Zhao，Haibing；Peddada，Shyamal D.；Cui，Xinping:使用加权（p）-值的多对比较中的混合定向错误发现率控制（2015）
19. Desai，Keyur H.；Storey，John D.：相关高维数据的跨维推断（2012）
20. 范建青；韩晓旭；顾伟杰：任意协方差依赖下的错误发现率估计（2012）