傾向推定
時系列データを解析するため、データ列は傾向要素とノイズ要素から成ると仮定する。
x i = a t i + b + e i {\displaystyle x_{i}=at_{i}+b+e_{i}\,}
a {\displaystyle a} と b {\displaystyle b} は(通常、未知の)定数であり、 e {\displaystyle e} は無作為な誤差である。 e {\displaystyle e} が何らかの特殊な性質を持つと判明するまでは、正規分布であると仮定する。 e {\displaystyle e} が常に同じ分布であると仮定するのが最も単純だが、そうでない場合(いくつかのデータの分散が非常に大きいなど)、最小二乗法においてそれらのデータの分散の逆で重み付けすることで考慮することができる。
1つの時系列を分析するとき、傾向推定によって e {\displaystyle e} の分散を推定することができる。