zbMATH中的参考文献，2标准条款)

1. Brairi，Houssem；Medkour，Tarek:测试离散值时间序列的白度（2020年）
2. Girard，Didier A.：拟合Matérn模型的“Gibbs能量（GE）和经验方差”估计函数的渐近近有效性。-二：通过“条件GE平均数”核算计量误差（2020年）
3. 黄丹阳；王飞飞；朱学宁；王汉生：大规模网络的双模网络自回归模型（2020）
4. Izhar Asael Alonzo Matamoros，Cristian Andres Cruz Torres:varstan:An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan（2020年）阿尔十四
5. 李阳；朱正元：基于卷积的全球臭氧数据时空模拟（2020）
6. Maitra，Trisha；Bhattacharya，Sourabh:状态空间随机微分方程中的经典和贝叶斯渐近性（2020）
7. Meier，Alexander；Kirch，Claudia；Meyer，Renate:多元时间序列的贝叶斯非参数分析：矩阵伽马过程方法（2020）
8. 马修修女：书评：R.H.Shumway和D.S.Stoffer，时间序列。使用R（2020）的数据分析方法
9. Saulo，Helton；Vila，Roberto；Vilca，Filidor；Martínez，JoséL.：关于考虑时间依赖的非对称回归模型（2020年）
10. van Ackooij，W.；Warin，X.：随机对偶动态规划的条件割集（2020）
11. 严，元；郑在红；根顿，马克G.：多元转换高斯过程（2020）
12. Albarracin，Orlando Yesid Esparza；Alencar，Airlane Pereira；Ho，Linda Lee:广义自回归和移动平均模型：多重共线性、解释和新修正模型（2019年）
13. Azimmohseni，M.；Khalafi，M.；Kordkatuli，M.：基于线性传递函数模型的协方差时间序列分析（2019年）
14. Bakhtiari，Behzad；Sadoghi Yazdi，Hadi:通过稀有相关/不相关观测进行协同线性动力系统识别（2019）
15. Binkowski，Karol；He，Peilun；Kordzakhia，Nino；Shevchenko，Pavel:关于Schwartz-Smith双因素模型（2019）中的参数估计
16. 卡登纳，安纳丽莎；科塔斯，阿萨纳西奥斯；普拉多，拉奎尔：多时间序列的贝叶斯谱建模（2019年）
17. Cascone，Marcos H.；Hotta，Luiz K.：存在缺失值时GARCH模型的准最大似然估计（2019年）
18. Albertia公司，2019年，使用Coitegration公司的Albertia公司；Morettia公司，采用Coitegration公司生产的汽车公司
19. 欧安，卡罗来纳州；孙，英；欧姆宝，赫尔南多：基于连贯性的时间序列聚类，用于统计推断和大脑连通性可视化（2019年）
20. Ho，Michael；Xin，Jack:从高频金融数据实现协方差估计的稀疏卡尔曼滤波方法（2019）