حسینی، حاتم و محمدجلال عباسی شوازی (1388). «تغییرات اندیشهای و تأثیر آن بر رفتارهای ایدهآل باروری زنان ترک و کرد». پژوهش زنان، دورهی 7، شماره 2: 84-55.
حسینی، حاتم و بلال بگی (1391). «فرهنگ و باروری، بررسی تمایلات باروری زنان کرد در شهرستان مهاباد». فصلنامه مطالعات راهبردی، شماره 58: 161-121.
رازقی نصرآباد، حجیه بی بی و محمد میرزایی (1391). «شکاف موجود بین شمار فرزندان موجود و ایدهآل در استانهای منتخب سمنان، کهگیلویه و بویراحمد و هرمزگان». نامه انجمن جمعیت شناسی ایران، سال هفتم، شماره 13: 176-149.
رازقی نصرآباد، حجیه بی بی (1393). «طرح بررسی رفتارهای ازدواج و باروری زنان حداقل یکبار ازدواج کرده، 15-49 ساله در استان سمنان- 1391» . تهران: مؤسسه مطالعات و مدیریت جامع و تخصصی جمعیت کشور.
رازقی نصرآباد، حجیه بیبی و حسن سرایی (1393). «تحلیل کوهورتی ارزش فرزند در استان سمنان». زن در توسعه و سیاست، دوره 12 شماره 1: 229-250.
رازقی نصرآباد، حجیه بی بی، محمد جلال عباسی شوازی و میمنت حسینی چاووشی (1393). «پدیدارشناسی زمان تولد اولین فرزند در بین زنان تهرانی». مطالعات راهبردی زنان، سال شانزدهم، شماره 63: 97-57.
سعادتی، مهسا و آرزو باقری (1393). «طرح کاوش دادههای جمعیتی با استفاده از درخت تصمیم». تهران: مؤسسه مطالعات و مدیریت جامع و تخصصی جمعیت کشور.
عباسی شوازی، محمد جلال، میمنت حسینی چاووشی، پیتر مکدونالد و بهرام دلاور (1383). «تحولات باروری در ایران شواهدی از چهار استان منتخب». تهران: وزارت بهداشت درمان و آموزش پزشکی.
عباسی شوازی محمدجلال و عباس عسکری ندوشن (1384). «تغییرات خانواده و کاهش باروری در ایران مطالعه موردی استان یزد». نامه علوم اجتماعی، شماره 25: 35-75.
عباسی شوازی، محمد جلال و میمنت حسینی چاووشی (1392). «طرح تحولات باروری در ایران در چهار دهه اخیر کاربرد و ارزیابی روش فرزندان خود در برآورد باروری با استفاده از دادههای سرشماری 1365 تا 1390». تهران: پژوهشکده آمار ایران.
Ajzen, I. (2005). Attitudes, personality, and behavior. McGraw-Hill Education (UK).
Becker, G. S. (1981). A treatise on the family. Enlarged. Harvard University Press, Cambridge Massachusetts, 1(5): 16.
Bernardi, L., A. Klärner, and H. Von der Lippe (2008). “Job insecurity and the timing of parenthood: A comparison between Eastern and Western Germany”. European Journal of Population/Revue Européenne de Démographie, 24(3): 287-313.
Bhuyar, V. (2014). “Comparative Analysis of Classification Techniques on Soil Data to Predict Fertility Rate for Aurangabad District”. International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), 3(2): 200-203.
Bongaarts, J. (2001).”Fertility and reproductive preferences in post-transitional societies”. Population and Development Review, 27: 260-281.
Breiman, L., J. Friedman, C. J. Stone and R. A. Olshen. (1984). Classification and regression trees. CRC press.
Caldwell, J. C. (1976). "Toward a restatement of demographic transition theory". Population and Development Review, 2 (3/4): 321–366.
Goldstein, J., W. Lutz, and M. R. Testa (2003). “The emergence of sub-replacement family size ideals in Europe.”Population Research and Policy Review, 22(5-6): 479-496.
Holfprd T. R. (2002). Multivarite Methods in Epidemiology. New York, Oxford University Press.
Ibrahim N. A., A. Kudus, I. Daud and M.R Abubakr (2008) "Decision tree for competing.risks survival probanility in breast cancer study". PWASET 2008; 28:15-19.
Jiawei H, and B.Jay (2006). Data Mining: Concepts and Techniques; Second Edition, University of Illinois at Urbana-Champaign.
Leibenstein, H. (1957) .Economic Backwardness and Economic Growth. John Wiley and Sons, New York.
Lesthaeghe, R. and G. Moors (2000)." Recent trends in fertility and household formation in the industrialized world". Review of Population and Social Policy, 9(1): 121-170.
Lightbourne, R.E. and A.L. MacDonald. (1982). Family size preferences. World Fertility Survey Comparative Studies Cross National Surveys 14. United Kingdom: Charlesworth Ltd.
Long, W. J., J. L. Griffith, H. P.Selker, and R. B. D'agostino,. (1993). “A comparison of logistic regression to decision-tree induction in a medical domain”. Computers and Biomedical Research, 26(1): 74-97.
Loris, N., A. Lumini, , and C. Manna .(2011). “A Data Mining Approach for Predicting the Pregnancy Rate in Human Assisted Reproduction”. Advanced Computational Intelligence Paradigms in Healthcare, 5: 97-111.
Marshall, R. J. (2001). “The use of classification and regression trees in clinical epidemiology”. Journal of Clinical Epidemiology, 54(6): 603-609.
McDonald, P. (2002). “Sustaining fertility through public policy: The range of options”. Population. 57(3):417–445.
Mello, F. C., L. G. Bastos, S. L. Soares , V. M. Rezende, M. B. Conde, R. E. Chaisson, and G. L. Werneck, (2006). “Predicting smear negative pulmonary tuberculosis with classification trees and logistic regression: a cross-sectional study”. BMC Public Health, 6(1), 43.
Miller, W. B. (1994). "Childbearing motivations, desires, and intentions: a theoretical framework". Genetic, Social, and General Psychology Monographs, 120: 223-258
Nwakeze NM. (2007). "The demand for children in Anambra State of Nigeria: A logit analysis". African Population Studies; 22(2):175-201.
Olson, D. L., and D. Delen. (2008). Advanced data mining techniques. Springer Science & Business Media.
Perugini, M., and R. P. Bagozzi. (2001). "The role of desires and anticipated emotions in goal-directed behaviours: Broadening and deepening the theory of planned behavior". The British Journal of Social Psychology 40(1): 79-98.
Podgorelec, V., P. Kokol, B. Stiglic, and I. Rozman (2002). "Decision trees: an overview and their use in medicine". Journal of Medical Systems, 26(5): 445-463.
Preeti, D and L.S. Singh. (2010). "Time varying and unvarying factors affecting ideal and actual family size in North India". Annual Meeting Program Population Association of America. Princeton University, dallas texas, april 15-17.
Quinlan, J. R. (1986). "Induction of decision trees". Machine Learning, 1(1): 81-106.
Quesnel-Vallée, A., and S. P. Morgan (2003). "Missing the target? Correspondence of fertility intentions and behavior in the US". Population Research and Policy Review, 22(5-6): 497-525.
Rahman M, T. Ahmad, and A. Hoque (2008). "Factors affecting children ever born in slum areas of Rajshahi city corporation, Bangladesh". Middle East Journal of Nursing 2(4): 5-10.
Ramezankhani, A., O. Pournik, J. Shahrabi, D. Khalili, , F. Azizi, , and F. Hadaegh. (2014). "Applying decision tree for identification of a low risk population for type 2 diabetes. Tehran Lipid and Glucose Study". Diabetes Research and Clinical Practice, 105(3): 391-398.
Ryder, N. B. (1965). "The cohort as a concept in the study of social change". American Sociological Review 30(6): 843-861.
Sahoo, A. J., and Y.Kumar. (2014). "Seminal quality prediction using data mining methods", Technology and Health Care, 22(4): 531-545.
Schaffer, C. (1993). "Selecting a classification method by cross-validation". Machine Learning, 13(1): 135-143.
Schwarzer G., T. Nagata, D. Mattern, R. Schmelzeisen, and M. Schumacher (2003). "Comparison of Fuzzy inference, logistic regression and classification trees (cart): prediction of cervical lymph node metastasis in carcinoma of tongue", Methods in Medicine, 42(5): 572-577.
Siciliano R, and F. Mola (2000). "Multivariate data analysis and modeling through classification and regression tree". Computational Statistics & Data Analysis. 32: 285-301.
Testa, M. R. (2007). Childbearing preferences and family issues in Europe: evidence from the Eurobarometer 2006 survey. Vienna Yearbook of Population Research.
Thimofeew R. (2004). "Classification and Regression Trees (CART) theory and application". Master of Science Dissertation, Berlin, Humboldt University, 2004.
Van de Kaa, D. J. (2001)."Postmodern fertility preferences: from changing value orientation to new behavior". Population and Development Review 27: 290-331.
Van de Kaa, D. (1997). "Options and Sequences: Europe’s demographic patterns". Journal of the Australian Population Association 14 (1): 1-30.
Westoff, C.F . (2010). "Desired Number of Children: 2000-2008", DHS Comparative Reports No. 25, Office of Population Research, Priceton University.
Wilkinson, L. (1992). "Tree structured data analysis: AID, CHAID and CART", SYSTAT Joint Software Conference.
Witten, I. H., and E. Frank. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.