定常性は、ラン・シーケンス・プロットから評価することができる。ラン・シーケンス・プロットは、一定の位置とスケールを示していなければならない。また、自己相関プロットからも検出できる。具体的には、非定常性は、自己相関プロットが非常にゆっくりと減衰することで示されることが多い。
季節性の検出.
季節性（または周期性）は通常、自己相関プロット、季節サブシリーズプロット、スペクトルプロットなどから評価することができる。
定常性を達成するための差分.
ボックスとジェンキンスは、定常性を実現するために差分法を推奨しているが、ボックス・ジェンキンス・モデルでは、曲線をフィッティングして元のデータからフィッティングされた値を差し引く方法も使用できる。
季節差分.
自己相関プロットおよび偏自己相関プロット.
標本の自己相関プロットと標本の偏自己相関プロットを、次数が既知の場合のこれらのプロットの理論的な挙動と比較した。
標本の偏自己相関関数は、一般的に移動平均プロセスの次数を特定するのには役立たない。
次の表は、モデルの識別に標本の自己相関関数をどのように使用できるかをまとめたものである。
実際には、標本の自己相関関数と偏自己相関関数は確率変数であり、理論な関数と同じような状況になるわけではない。そのため、モデルの識別が難しくなる。特に、混合モデルの同定は難しいと言われている。経験は役に立つが、これらの標本プロットを使って良いモデルを開発するには、多くの試行錯誤が必要である。
ボックス・ジェンキンス・モデルの推定.
ボックス・ジェンキンス・モデルの診断.
安定した単変量プロセスの仮定.
ボックス・ジェンキンスモデルにおけるモデル診断は、非線形最小二乗フィッティングのモデル検証に似ている。
これらの仮定が満たされない場合は、より適切なモデルを当てはめる必要がある。つまり、モデルの同定段階に戻って、より良いモデルの開発を試みる。残差の分析によって、より適切なモデルを見つける手がかりが得られることを期待する。
ドラ恋
実話をもとに、無認可や赤字経営の問題を抱えながらも、自閉症の子どもたちのために尽力する2人の男の奮闘を描いている。フランス語の原題は「規格外」を意味する。
製作.