这项研究的一般目标是描述与几个最常用的时间序列统计程序有关的小样本问题，并发展改进的替代方法。该计划是向研究人员和应用统计人员提供资料，说明采用传统的小样本时间序列方法的不利后果，并对小样本情况提供更令人满意的程序。更具体地说，小样本偏倚的性质和程度将通过在简单和复杂干预和非干预时间序列研究的分析中使用的各种描述性和推断统计学进行评估。调查将需要计算机模拟各种自回归和白噪声过程的采样分布。重点将是简单的单变量自回归模型，因为这样的模型似乎在社会科学的应用中占很大比例。这项工作的早期阶段预计将明确指出几种传统方法的弱点。预计在研究的最后阶段制定的新程序将导致目前使用时间序列方法的许多科学领域的统计和实质性结论得到改进。主要研究人员完全有资格开展这项工程。他们在时间序列分析和健壮性方面都是专家，在各自的领域都有多年的经验。
