ボックス・ジェンキンス法
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。
自己相関プロットを生成できるほとんどのソフトウェアは、この信頼区間も生成できる。
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。
Hyndman&Athanasopoulosは次のことを示唆している:
差分データの自己相関関数のプロットと偏自己相関関数のプロットが次のパターンを示す場合、データは A R I M A ( p , d , 0 ) {\displaystyle \mathrm {ARIMA} (p,d,0)} モデルに従っている可能性がある。 自己相関関数のプロットでは指数関数的に減衰するか、正弦波である 偏自己相関関数のプロットではラグ p で有意なスパイクがみられるが、ラグ p 以降はない
差分データの自己相関関数のプロットと偏自己相関関数のプロットが次のパターンを示す場合、データは A R I M A ( 0 , d , q ) {\displaystyle \mathrm {ARIMA} (0,d,q)} モデルに従っている可能性がある。 偏自己相関関数のプロットでは指数関数的に減衰するか、正弦波である 自己相関関数のプロットではラグ q で有意なスパイクがあるが、ラグ q 以降はない
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。