傾向推定
つまり、傾向推定で求めた a t + b {\displaystyle at+b} に従って残差として e {\displaystyle e} を取り出し、そこから分散を求める。多くの場合、これが e {\displaystyle e} の分散を求める唯一の方法である。
特殊な例として気温の時系列がある。気温データは時間に対して均質でないことが分かっている。一般に気象観測データは最近になるに従って増えており、従って気温の推定に関わる誤差は時と共に減少している。このため気象データの傾向推定を行うにはこれを考慮する。
データ列のノイズが明らかになると、傾向 a {\displaystyle a} が 0 とほとんど差異がないという帰無仮説によって傾向を検定することができる。上述の無作為データ列の傾向の分散の話から、無作為な(本来傾向のない)データからも傾向が得られることがあることが分かる。もし計算された傾向 a {\displaystyle a} が V {\displaystyle V} より大きければ、その傾向は S {\displaystyle S} の水準においてゼロと有意な差があると言える。