تاکنون مساله آشکارسازی سیگنال با استفاده از نظریه میدان های تصادفی توسط گروهی از آمارشناسان مورد بررسی قرار گرفته است. در این مقاله برآورد نقطه ای پارامترهای سیگنال یک میدان تصادفی گاوسی فضای مقیاس به روش بیزی را مورد بررسی قرار می دهیم. با توجه به پیچیدگی توزیع پسین پارامترهای این مدل و عدم وجود فرم بسته برای آن، با استفاده از روش مونت کارلوی زنجیر مارکوفی ( MCMC )، برآوردهای مذکور را تقریب کرده ایم. در نهایت از روش پیشنهادی برای تحلیل داده های fMRI حاصل از یک مطالعه واقعی در موسسه عصب شناسی مونترآل کانادا استفاده کرده ایم.

روش‌شناسی کاهش بعد بسنده یک راهکار مؤثر برای تسهیل در تحلیل رگرسیونی با داده‌های با بعد بالاست. هنگامی که پاسخ‌ها سانسور شده باشند، برآوردگرهای موجود را نمی‌توان به‌کار برد یا به شرایط محدودکننده‌ای نیاز است. در این مقاله، برای کاهش بعد داده‌های رگرسیونی سانسور شده غیرخطی، اصلاحی از روش رگرسیون وارون ورقه شده ‌نوع دو پیشنهاد شده است. روش پیشنهادی، اولاً به هیچ مدل از پیش تعیین شده‌ای نیاز ندارد، ثانیاً اطلاعات کامل رگرسیونی را حفظ کرده و مجموعه‌ کوچکی از ترکیب پیشگوها را ارائه می‌دهد که فرمول‌بندی مدل و پیش‌بینی براساس این مجموعه انجام می‌گیرد. در انتها عملکرد این روش‌، علاوه بر داده‌های شبیه‌سازی شده، برای مجموعه‌ داده‌های واقعی سیروز صفراوی اولیه‌ کبد مورد بررسی قرار گرفته و نتایج روش معرفی شده با روش رگرسیون وارون ورقه شده ‌نوع یک مقایسه شده است.

تابع ژرفا  با در نظر گرفتن ویژگی‌های هندسی مجموعه داده‌های چندمتغیره و رتبه‌بندی مشاهدات  ابزار مناسبی را در آمار ناپارامتری چندمتغیره فراهم آورده است. به عبارت دیگر، این تابع منجر به مرتب‌سازی از مرکز به بیرون نقاط چندمتغیره می‌شود. از آن‌جا که دورافتادگی نقاط به طور اجتناب‌ناپذیری وابسته به ترتیب داده‌ها است، این مرتب‌سازی می‌تواند راهی برای شناسایی نقاط دورافتاده فراهم کند. در این مقاله، بر اساس مفهوم تابع ژرفا، یک روش ناوردای آفین برای شناسائی نقاط دورافتاده چندمتغیره بیان می‌شود. ویژگی مطلوب ناوردای آفین  تضمین می‌کند که نقطه دورافتاده تحت هرگونه تبدیل از محورهای مختصات کماکان به‌عنوان دورافتاده شناسایی شود. پیاده‌سازی این روش نسبت به بیشتر روش‌های چندمتغیره که دارای پیچیدگی محاسباتی هستند، ساده‌تر است. بر اساس مطالعات شبیه‌سازی عملکرد روش پیشنهادی بر اساس توابع ژرفای مختلف مورد بررسی قرار گرفته است. سرانجام، روش بیان شده برای داده‌های مسکن شهرهای منتخب ایران در سال 1397، بکار برده می‌شود.