Brooks, S., Gelman, A., วิธีการทั่วไปสำหรับการตรวจสอบการบรรจบกันของ ซ้ำ เครื่องมือจำลอง 1998
Chen, A., Chan, D., Koehler, J., Wang, Y., อา., Y., Jin, Y., Perry, M., Google, Inc. การแก้ไขอคติสำหรับการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายในสื่อผสม การสร้างแบบจำลอง 2018
คล๊าค, ไมเคิล ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Bayesian: การแนะนำเชิงแนวคิดเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ ใน R และ Stan University of Michigan (11-09-2015)
Gelman, A., Rubin, D., การอนุมานจากการจำลองแบบทำซ้ำโดยใช้หลายรายการ ลำดับ 1992
Hern ’an MA, Robins JM (2020). การอนุมานทั่วไป: อะไร หาก โบค่า ราตัน: Chapman & ฮอลล์/CRC
Jin, Y., Wang, Y., อา., Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. เบเยสเชียน วิธีการสร้างรูปแบบสื่อผสมด้วย Carryover และรูปร่าง เอฟเฟกต์ 2017
อ. จ. Wang, Z. & Dai, A. แบบจำลองค่าสัมประสิทธิ์ที่แปรผันตามเวลาแบบเบเยสเชียนซึ่งมี แอปพลิเคชันสำหรับ Marketing Mix Modeling 2021
เพิร์ล จูเดีย ความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (14-09-2009) ISBN 9781139643986
Spline (คณิตศาสตร์) Wikipedia
อา., Y., Wang, Y., Jin, Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. ระดับภูมิศาสตร์ มิกซ์สื่อลำดับขั้นแบบ Bayesian การสร้างแบบจำลอง 2017
Wang, Y., Jin, Y., อา., Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. A แนวทางแบบ Bayesian แบบลำดับชั้นเพื่อปรับปรุงรูปแบบสื่อผสมโดยใช้หมวดหมู่ ข้อมูล 2017
Zhang, Y., Wurm, M., Li, E., Wakim, A., Kelly, J., ราคา, B., Liu, Y., Google Inc. การปรับเทียบโมเดลสื่อผสมด้วย Bayesian ก่อนหน้า 2023
Zhang, Y., Wurm, M., Wakim, A., Li, E., Liu, Y., Google Inc. เบเยสเชียน รูปแบบสื่อผสมแบบลำดับชั้นที่รวมการเข้าถึงและความถี่ ข้อมูล 2023
