zbMATH中的参考文献，1标准件)

1. Niu，Mu；Wandy，Joe；Daly，Rónán；Rogers，Simon；Husmeier，Dirk：使用基于核的梯度匹配的动态系统统计推断包：KGode（2021）
2. Bretó，Carles；Ionides，Edward L.；King，Aaron A.：通过机械模型进行面板数据分析（2020年）
3. Clairon，Quentin；Samson，Adeline:部分观测椭圆和次椭圆线性随机微分方程估计的最优控制（2020）
4. Ganyani，Tapiwa；Faes，Christel；Hens，Niel:通过最大似然估计推断广义增长模型：对过度分散影响的反思（2020）
5. Lin，Qianying；Musa，Salihu S.；Zhao，Shi；He，Daihai:对2014-2015年塞拉利昂、几内亚和利比里亚的埃博拉病毒疾病暴发进行建模，并考虑高风险和低风险易感个体的影响（2020年）
6. Musa，Salihu S.；Zhao，Shi；Gao，Daozhou；Lin，Qianying；Chowell，Gerardo；He，Daihai:2016年至2019年（2020年）尼日利亚大规模拉沙热流行的机械模型
7. Park，Joonha；Ionides，Edward L.：使用引导中间重采样滤波器推断高维隐式动态模型（2020年）
8. Daniel Kaschek；Wolfgang Mader；Mirjam Fehling Kaschek；Marcus Rosenblatt；Jens Timmer:R的动态建模、参数估计和不确定性分析（2019年）不是zbMATH
9. García，Oscar:通过转换为最小二乘问题估计可约随机微分方程（2019）
10. 郭光宝；艾利森，詹姆斯；朱立星：准平稳分布的自举最大似然（2019）
11. Johan Dahlin，Thomas B.Schön:粒子大都会黑斯廷斯非线性动力学模型推论入门（2019）不是zbMATH
12. Bhattacharya，Arnab；Wilson，Simon P.：动态状态空间模型中静态参数的序贯贝叶斯推断（2018）
13. 比恩斯塔德，奥斯塔N.：流行病。使用R的模型和数据（2018）
14. Bretó，Carles:传染病动力学的建模和推断：基于可能性的方法（2018）
15. 艾希纳，马丁（编辑）；哈洛兰，M.伊丽莎白（编辑）；奥尼尔，菲利普D.（编辑）：传染病研究的设计和分析。2018年2月18日-24日（2018年）研讨会摘要
16. Ho，Lam Si Tung；Crawford，Forrest W.；Suchard，Marc A.：基于直接似然推理的传染病离散随机分区模型（2018）
17. Jonathan Law；Wilkinson，Darren J.：流数据在线贝叶斯分析的可组合模型（2018）
18. Picchini，Umberto；Samson，Adeline:状态空间模型中参数推断的耦合随机EM和近似贝叶斯计算（2018）
19. Rami Yaari；Itai Dattner:simode:R使用可分离积分匹配进行常微分方程统计推断的软件包（2018）阿尔十四
20. 赵，石；楼，一军；邱，爱丽丝P.Y.；何大海：模拟香港流行性乙型脑炎的跳跃与复苏（2018）