傾向推定
これまで、データ列は傾向とノイズから構成されるとしてきた。また、ノイズは各データで「独立」であった(マルコフ性、正規分布ノイズ)。ノイズが定常的なガウス・マルコフ過程に従うという前提は情報最小の原理から生じた。これは統計の容易さという点で大きな意味がある。気象データのような実データはこの前提を満たさないかもしれない。
自己相関的時系列は自己回帰移動平均モデルを使ってモデル化される。