時系列
時系列データのモデルには様々な形式がある。古典的に有名な線形モデルとしては、自己回帰移動平均モデル(ARMA)があり、これは自己回帰モデル(autoregressive; AR)と移動平均モデル(moving average; MA)を組み合わせたものである。更に、和分モデル(integrated; I)を組み合わせた自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)がある。これらは過去のデータ列およびノイズに線形に依存している。過去のデータへの非線形な依存は、カオス的時系列を生む可能性があり、興味深い。