ZBMaX中的参考文献（233篇）1标准条款）

1. 马蒂亚斯，Efftk哈里，雅利安；谢德格，西蒙；申克，奥拉夫：大规模稀疏逆协方差矩阵估计（2019）
2. 程，冈；陈，Yen Chi：非自举的自举去偏估计（2019）
3. Fang，Kuangnan；范，Xinyan；兰，伟；王，邴泉：应用于体脂肪数据的分数响应的非参数加性β回归（2019）
4. 龚，Zhaohua；刘，崇阳；孙，Jie；TEO，Ko-Lay:分布稳健（LY1）-多元线性回归估计（2019）
5. Negarestani，侯赛因；JAMALIZADH，AHAD；Saffei，Sobhan；Balakrishnan，NalayaasWaMy：正态分布的平均混合：性质、推断和应用（2019）
6. Tsamardinos，Ioannis；Borboudakis，GioGOS；Katsogridakis，Pavlos；Pratikakis，PyvioOS；Chistofices，VasiLIS:一种高维大数据的贪婪特征选择算法（2019）
7. W.，刘，W；布雷茨，F；Kiatsupaibul，Hayter；A. J.：线性回归残差置信的正常概率图（2018）
8. Charitidou，E；Fouskakis，D.；Ntzoufras：I.目标贝叶斯变换和使用缺省贝叶斯因子的变量选择（2018）
9. EKE，Daniel J.：多元线性回归模型的自举（2018）
10. 伊丽莎白，我们可以相信高维度的引导吗？线性模型的实例（2018）
11. 霍坎森，Jeffrey M.；康斯坦丁，Paul G.：利用变量投影的数据驱动多项式岭近似（2018）
12. 贾马尔，Farrukh；AljaRah，Mohammad A.；Tahir，M. H.；纳西尔，M. Arslan：一个新的推广的广义分布族（2018）
13. Lipponen，A；Hut屯，J. M. J.；RokkCaiimii，S.；科科拉，H.；Kolehmainen，V.：模拟中模型误差减少的修正（2018）
14. 瑞德，史蒂芬；泰勒，乔纳森；Tibshirani，罗伯特：特征簇估计和推断的一般框架（2018）
15. Rosenblad，安德烈亚斯：书评：J. J. Faraway，推广线性模型与R广义线性，混合效应和非参数回归模型。第二版（2018）
16. Jha，Susmit；塞西亚，Sanjit A.：归纳学习的形式综合理论（2017）
17. Savchuk，Olga Y.；HART，Jeffrey D.：回归函数的完全稳健单边交叉验证（2017）
18. Vanneschi，列奥纳多：几何语义遗传程序设计导论（2017）
19. Vujicic，Tijana；格拉斯，杰西；周，Fang；Obradovic，佐兰：有向图扩展的高斯条件随机场（2017）
20. 王，陶；文，Xuerong Meggie；朱，李兴：分层倒数回归法估计多重群体收缩（2017）