Y. Y. Linke, I. S. Borisov, P. S. Ruzankin, V. A. Kutsenko, E. B. Yarovaya, S. A. Shalnova, “Multivariate Universal Local Linear Kernel Estimators in Nonparametric Regression: Simulations and Real Data Processing”, Sankhya A, 2025
Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “Универсальные непараметрические ядерные оценки для функций среднего и ковариации случайного процесса”, Теория вероятн. и ее примен., 69:1 (2024), 46–75 ; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Universal nonparametric kernel-type estimators for the mean and covariance functions of a stochastic process”, Theory Probab. Appl., 69:1 (2024), 35–58
Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “Об одном подходе к построению явных оценок в задачах нелинейной регрессии”, Матем. тр., 26:2 (2023), 177–191 ; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “An approach to constructing explicit estimators in nonlinear regression”, Siberian Adv. Math., 33:4 (2023), 338–346
Ю. Ю. Линке, “Оценивание функции среднего для зашумленного случайного процесса при наличии разреженных данных”, Чебышевский сб., 24:5 (2023), 112–125
Ю. Ю. Линке, “Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна”, Матем. тр., 25:2 (2022), 149–161
Yu. Yu. Linke, “Kernel Estimators for the Mean Function of a Stochastic Process under Sparse Design Conditions”, Sib. Adv. Math., 32:4 (2022), 269
Yu. Linke, “Asymptotic properties of one-step m-estimators”, Commun. Stat.-Theory Methods, 48:16 (2019), 4096–4118
Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Toward the Notion of Intrinsically Linear Models in Nonlinear Regression”, Sib. Adv. Math., 29:3 (2019), 210
Ю. Ю. Линке, И. С. Борисов, “О построении явных оценок в задачах нелинейной регрессии”, Теория вероятн. и ее примен., 63:1 (2018), 29–56 ; Yu. Yu. Linke, I. S. Borisov, “Constructing explicit estimators in nonlinear regression problems”, Theory Probab. Appl., 63:1 (2018), 22–44
В. М. Неделько, “О максимизации критерия квадратичного взвешенного каппа”, Известия Иркутского государственного университета. Серия Математика, 23 (2018), 36–45