本文综述了提升回归模型分布鲁棒性与可复现性的多种方法，包括锚点回归、锚点数据增强、基于语义锚点的正则化、Any-Order自回归模型训练、多变量在线线性回归及谱适应，并探讨了潜变量模型的多样性正则化与结构VAR模型估计误差问题。