La secuencia ejecutada debe mostrar ubicación y escala constante.
[ Box y Jenkins recomiendan el enfoque de diferenciación para lograr estacionariedad.
Para muchas series, el período es conocido y un solo término estacionalidad es suficiente.
Diferentes autores tienen diferentes enfoques para la identificación de p y q. Brockwell y Davis (1991, p. 273) afirman "nuestro principal criterio para la selección del modelo de [entre ARMA (p, q) los modelos] será la AICC", es decir, el criterio de información Akaike con corrección.
En la práctica, la autocorrelación de la muestra y las funciones de autocorrelación parcial son variables aleatorias y no dar la misma imagen que las funciones teóricas.
En particular, los modelos mixtos pueden ser particularmente difíciles de identificar.
Afortunadamente, muchos programas de software estadístico ahora encajan modelos Box-Jenkins.
Es decir, el término de error Una t se supone que sigue los supuestos para un proceso univariado estacionaria.
Los residuos deben ser ruido blanco (o independientes cuando sus distribuciones son normales) dibujos a partir de una distribución fija con una media constante y varianza.
Si estos supuestos no se cumplen, hay que adaptarse a un modelo más apropiado.
Esperemos que el análisis de los residuos puede dar algunas pistas en cuanto a un modelo más apropiado.