Comparison of directional random walk and weighted least squares modeling of sparse fossil data
यह शोध पत्र सिमुलेशन और भारित माध्य वर्ग त्रुटि (weighted mean squared error) तुलनाओं के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि वास्तविक माप त्रुटियों वाले विरल जीवाश्म डेटा (sparse fossil data) के विश्लेषण के लिए भारित न्यूनतम वर्ग (weighted least squares - WLS) विधि, सामान्य रैंडम वॉक (general random walk - GRW) मॉडल की तुलना में एक बेहतर और अधिक लचीली विधि है, क्योंकि GRW ऐसी स्थितियों में मापदंडों का सटीक अनुमान लगाने में संघर्ष करता है और अत्यधिक आशावादी AIC परिणाम दे सकता है।