Список литературы

1. Российская организация борьбы с диабетом.URL: http://www.dialand.ru/, дата обращения 23.02.2017

2. Материал для журнала «Клинико-лабораторный консилиум» №3-2009, URL: http://www.analytica.ru/news.php? id=103, дата обращения 24.02.2017

3. Всемирная организация здравоохранения. URL: http://www.who.int/diabetes/ru/, дата обращения 18.02.2017

4. Глобальное комьюнити по диабету. URL: http://www.diabetes.co.uk/what-is-hba1c.html, дата обращения 16.04.2017

5. И.И. Никберг, И.А. Чайковский, М.С. Ахманов. Лечение диабета в XXI веке. Реальность, мифы, перспективы. - СПб.: Вектор, 2011

6. Тюкавкина Н.А., Бауков Ю.И. Биоорганическая химия. - М.: Медицина, 1985. - 480 с.

7. Различия сахарного диабета, I и II типа (по Этцвиллеру, 1987)

8. David B. Sacks. Measurement of hemoglobin A1c. A new twist on the path to harmony. Diebates Care 35 (12): 2674-2680, 2012

9. Miedema K. Standardization of HbA1c and optimal range of monitoring. Scand J Clin Lab Invest Suppl 240: 61-72, 2005

10. Mogens Lytken Larsen, Mogens Hшrder and Erik F. Mogensen. Effect of long-term monitoring of glycosylated hemoglobin levels in insulin-dependent diabetes mellitus. N Engl J Med 323 (15):1021-1025, 1990

11. J. Ross Quinlan. C4.5: Programs for Machine learning. Morgan Kaufmann Publishers 1993

12. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. (Том 2, стр. 174) - М.: П-центр, 2003.

13. S. Murthy. Automatic construction of decision trees from data - A Multi-disciplinary survey, 1997

14. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и значний. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999

15. Журавлев Ю.И. и пр. Математические методы. Программная система. Практические применения. - М.: Фазис, 2006

16. Валик В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознования образов - М.: Наука, 1974.

17. Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman. The elements of statistical learning - Stanford: Springer, 2009

18. Воронцов К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов. - Математические вопросы кибернетики / Под ред. О.Б. Лупанов. - М.: Физматлит, 2004. - T. 13. - С. 5-36.

19. Hand, David J. Measuring classifier performance: A coherent alternative to the area under the ROC curve, Machine Learning, 77: 103-123, 2009

20. Сайт языка программирования python. URL: https://www.python.org/, дата обращения 08.05.2017

21. Сайт программного продукта PyCharm. URL: https://www.jetbrains.com/pycharm/, дата обращения 08.05.2017

22. Сайт программного продукта QtDesigner. URL: https://www.qt.io/ide/, дата обращения 08.05.2017

23. Кодировка ICD9. URL: http://icd9.chrisendres.com/, дата обращения 16.04.2017

24. Breiman, Leo (2001). Random forests. Machine Learning 45 (1): 5-32

25. Altman, N.S. (1992). An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician. 46 (3): 175-185.

26. Greene, William H. (2012). Econometric analysis (Seventh ed.). Boston: Pearson Education. pp. 803-807.