本文讨论序贯蒙特卡罗方法中的方差估计，也称为粒子滤波器。我们提出的方差估计是H.P.Chan和T.L.Lai建议的方差估计的自然修正[安。统计师。 41（2013）2877–2904]，它允许通过追踪粒子的谱系历史，在单个粒子过滤器运行中估计方差。然而，由于粒子谱系退化，随着连续粒子更新次数的增加，上述工作的估计器在数值上变得不稳定。因此，通过仅追踪粒子谱系的一部分而非全部，我们的估计器以偏差为代价获得了长期数值稳定性。系谱追踪的范围由滞后调节，在温和、易于检查的模型假设下，我们证明，随着滞后的增加，偏差在几何上趋于零。正如我们的数值结果所证实的那样，对于中等粒度的样品，这也允许严格控制偏差。