1. Еременко Ю. И., Полещенко Д. А., Глущенко А. И., Пожарский Ю. М. О возможности определения уровня загрузки шаровой мельницы в результате нейросетевого анализа спектра сигнала виброускорения ее цапфы // ГИАБ. 2016. № 1. С. 38-47.
2. Зубов В. В. Критерий эффективности рабочего процесса роторной центробежной дробилки // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2025. № 5. С. 27-35. DOI: 10.21440/05361028-2025-5-27-35 EDN: RUHNDC
3. Соколов И. В., Кузяков А. В. К проблеме контроля и управления загрузкой шаров в мельницу 1-й стадии измельчения // Цветные металлы. 2021. № 3. С. 17-22. DOI: 10.17580/tsm.2021.03.01 EDN: ZDJSSW
4. Полещенко Д. А. Опыт промышленной эксплуатации автоматизированной системы мониторинга уровня заполнения шаровой мельницы // ГИАБ. 2017. № 12. С. 153-160. DOI: 10.25018/0236-1493-2017-12-0-153-160
5. Васильев А. М., Фролов В. В. Усовершенствование методики определения гранулометрических характеристик мелкозернистых материалов на ситовых анализаторах различной конструкции // Обогащение руд. 2016. № 3. С. 41-46. EDN: WBFBHN
6. Козин В. З., Морозов Ю. П., Комлев А. С., Фалькович Е. С. Оборудование и технологии для отбора и подготовки проб на обогатительных фабриках // Горный журнал. 2015. № 8. С. 76-81.
7. Комлев А. С. Влияние вероятной систематической погрешности на определение гранулометрического состава продуктов обогащения // Научные основы и практика переработки руд и техногенного сырья: матер. XX Междунар. науч.-техн. конф. Екатеринбург: Форт Диалог-Исеть, 2015. С. 186-191. EDN: UQEQSF
8. Чижевский В. Б., Гмызина Н. В., Комлев А. С. Применение комбинированного способа отбора и подготовки проб для достоверного контроля гранулометрического состава продуктов // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. 2017. Т. 15. № 2. С. 11-20. DOI: 10.18503/1995-2732-2017-15-211-20 EDN: YTNETF
9. Kundrata J., Fujimoto D., Hayashi Yu., Baric A.Comparison of Pearson correlation coefficient and distance correlation in correlation power analysis on digital multiplier // Conference: 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO), Opatija, Croatia. 2020. DOI: 10.23919/MIPRO48935.2020.9245325 EDN: NQLQOB
10. Xu Gejingting, Jiang Ruiqiong, Wei Wei, Jiang Libao. Correlation analysis and causal analysis in the era of big data // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. No. 4. DOI: 10.1088/1757-899X/563/4/042032
11. Jae H. Kim. How to choose the level of significance: a pedagogical note / Munich Personal RePEc Archive. 2015. No. 9. 13 p.
12. Русакова Ю. О., Плавник А. Г., Вашурина М. В., Храмцова А. Л. Анализ основных факторов, определяющих значение удельного дебита водозаборной скважины // Известия Уральского государственного горного университета. 2023. № 1(69). С. 78-87. DOI: 10.21440/23072091-2023-1-78-87 EDN: RYYIVH
13. Леонов Р. Е., Патраков С. С. Определение модели обжиговой печи в процессе нормальной эксплуатации // ГИАБ. 2025. № 1-1. С. 155-164. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_11_0_155
14. Солодовников В. В., Усков А. С. Статистический анализ объектов регулирования. Статистические методы определения динамических характеристик объектов автоматического регулирования в процессе их нормальной эксплуатации. М.: Машгиз, 1960. 131 с.
15. Qiurong Cui, Yuqing Xu, Zhengjun Zhang, Vincent Chan. Max-linear regression models with regularization // Journal of Econometrics. 2021. Vol. 222. Iss. 1. P. 579-600. EDN: LTCWRH
16. Hahn P. R., Carvalho C. M., Puelz D., Jingyu He. Regularization and confounding in linear regression for treatment effect estimation // Bayesian Analysis. 2018. Vol. 13(1). P. 63-82. URL: https://arxiv.org/pdf/1602.02176 (дата обращения: 10.10.2025).
17. Ротова О. М., Шибанова А. Д. Основные принципы метода линейной регрессии // Теория и практика современной науки. 2020. № 1(55). С. 483-487. EDN: JVXCIR