مدل‌بندی پاسخ‌های کرانگین در حضور اثرات غیرخطی، زمانی، فضایی و متقابل می‌تواند با مدل آمیخته صورت پذیرد. به علاوه اسپلاین همواری در مدل آمیخته و رهیافت بیزی تواما چارچوب مناسبی را برای استنباط مقادیر کرانگین فراهم می‌کنند. در این مقاله به کارگیری اسپلاین همواری برای اثر غیرخطی متغیر تبیینی در قالب یک مدل آمیخته تعمیم‌یافته بیان و برای تحلیل مقادیر کرانگین به کار می‌رود. برای این منظور فرض می‌شود که پاسخ‌های کرانگینی مشروط بر تحقق‌هایی از متغیر تبیینی و اثر تصادفی مستقل و دارای توزیع مقدار کرانگین تعمیم‌یافته باشند، سپس پارامتر مکان توزیع به صورت تابع‌ای هموار از متغیر تبیینی با استفاده از تکنیک-های مونت کارلوی زنجیر مارکوفی در رهیافت بیزی برآورد می‌شود. در پایان مدل ارائه شده برای مدل‌بندی کرانگین داده‌های ازن به کار می‌رود.

یکی از هدف های تحلیل آماری شکل، علاوه بر دستیابی به برآوردی از میانگین، برآورد واریانس شکل است، که از طریق تحلیل مولفه های اصلی قابل حصول است. به دلیل محدودیت استفاده از روش تحلیل مولفه اصلی برای مجموعه داده هایی از فضای اقلیدسی، این روش برای داده های آمار شکل که ماهیتا غیراقلیدسی هستند، قابل کاربرد نیست. در این حالت می توان از تحلیل ژئودزیک اصلی یا تقریب خطی آن به عنوان تعمیمی از تحلیل مولفه اصلی به فضای غیراقلیدسی استفاده نمود. از آنجا که اساس این روش مبتنی بر الگوریتم گرادیان نزول است، در این مقاله با آشکار ساختن چند ضعف عمده آن، الگوریتم جدیدی معرفی می شود که هم منجر به برآورد استوار میانگین شکل و هم حفظ ساختار هندسی شکل خواهد شد. سپس با ارائه جنبه های نظری روش تحلیل ژئودزیک اصلی، عملکرد آن در یک مطالعه شبیه سازی و یک مثال واقعی، مورد ارزیابی قرار خواهد گرفت

در برخی از مسئله های کاربردی، به دست آوردن مشاهدات اغلب زمان بر و با صرف هزینه همراه می باشد. در چنین شرایطی استفاده از یک روش نمونه گیری که موجب کاهش هزینه ها و افزایش کارآیی برآوردگرها شود، حائز اهمیت است. در این گونه موارد روش نمونه گیری مجموعه رتبه دار جایگزین مناسبی به جای روش نمونه گیری تصادفی ساده به نظر می رسد. در این مقاله برآورد بیزی پارامتر توزیع پارتو تحت توابع زیان توان دوم خطا و لاینکس، زمانی که داده ها به شیوه نمونه گیری مجموعه رتبه دار جمع آوری شده باشد، مورد بررسی قرار گرفته است. به کمک شبیه سازی مونت کارلو مخاطره بیزی برآوردگرها محاسبه و در دو روش نمونه گیری تصادفی ساده و نمونه گیری مجموعه رتبه دار هنگامی که از توزیع مزدوج و جفریر به عنوان توزیع پیشین استفاده شود، مقایسه شده اند. در انتها با ارائه مثال واقعی برآوردگرهای به دست آمده ارزیابی شده اند. نتایج به دست آمده حاکی از برتری روش نمونه گیری مجموعه رتبه دار است، بنابراین توصیه می شود اگر شرایط برای انجام نمونه گیری مجموعه رتبه دار فراهم باشد، از این طرح نمونه گیری استفاده شود

 در تحلیل سری‌های زمانی، بهتر است قبل از هرگونه تحلیلی، وابستگی داده‌ها مورد بررسی قرار گیرد. زیرا اگر داده‌ها از یکدیگر مستقل باشند، برازش مدل‌های متداول سری زمانی که مبتنی بر اصولی چون مانایی و وابستگی داده‌های زمانی است، اعتباری نخواهد داشت. ملاک واگرایی توان در سال‌های اخیر، اغلب برای آزمون نیکویی برازش مورد استفاده قرار گرفته است. در این مقاله با تشکیل بردارهای مجاور ‎m‎تایی و استفاده از نمادسازی جایگشت، آزمونی مبتنی بر ملاک واگرایی توان برای بررسی استقلال سری‌های زمانی معرفی می‌شود که به پارامتر کنترل کننده نوع آزمون بستگی دارند. پس از بدست آوردن توزیع حدی آماره آزمون، با استفاده از یک مطالعه شبیه‌سازی، خطای نوع اول و توان آزمون برای برخی از حالت‌های خاص پارامتر کنترل کننده نوع آزمون بدست می‌آید. به وسیله نتایج شبیه‌سازی نشان داده می‌شود که برای حجم نمونه نسبتا بزرگ به ازای تمامی مقادیر پارامتر کنترل کننده نوع آزمون خطای نوع اول آزمون به سطح اسمی آن نزدیک می‌شود و آزمون‌های خی-دو اصلاح شده، نسبت درستنمایی اصلاح شده و فریمن-توکی بیشترین توان را دارند.