ボックス・ジェンキンス法
モデル同定の段階では、季節性が存在する場合はそれを検出し、季節性自己回帰項と季節性移動平均項の次数を特定することを目指す。多くの系列では、期間は既知であり、単一の季節性項で十分である。たとえば、月次データの場合、通常、季節性 AR 12 項または季節性 MA 12 項のいずれかを含めることになる。ボックス・ジェンキンス・モデルでは、モデルを当てはめる前に季節性を明示的に除去しない。その代わりに、ARIMA 推定ソフトウェアのモデル仕様に季節項の次数を含める。しかし、データに季節差分を適用し、自己相関プロットと偏自己相関プロットを再生成することは有用かもしれない。これは、モデルの非季節性成分のモデル同定に役立つかもしれない。場合によっては、季節差分を付けることで、季節性効果のほとんどまたは全てを取り除くことができる。