Modellizzazione di processi stocastici vettoriali stazionari (Un approccio mediante la procedura Arima) Annunziata Adamoli 1984, pagine 186

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   Si può dimostrare che, assumendo la Normalità degli tali stime sono, approssimativamente, quelle che si ottengono col metodo di massima verosimiglianza.
   Questo algoritmo di stima permette di superare i problemi di occupazione di memoria che si creano quando sono adattati modelli autoregressivi di ordine superiore a 20. I risultati, comunque, non sarebbero soddisfacenti se STEPAR non utilizzasse la doppia precisione.
   Se i dati forniti a STEPAR determinassero una matrice V(j) malcondizionata, ciò creerebbe dei problemi, poiché il programma non esegue internamente controlli sul malcondizionamento.
   Il calcolo di V(j) non è effettuato invertendo ad ogni passo una matrice di dimensioni jmxjm ma per ^ ^ A. ,V(j) è calcolata con l'uso di V(j-l) e una formula per l'inversa di una matrice partizionata. In questo modo, STEPAR, ad ogni passo inverte soltanto una matrice di