2019.01.03時系列データは、時刻が進むにつれ、値が刻々と変化していくデータである。不規則変動などの複数の変動要因が含まれている。よって、時系列データは、次のように様々な変動要因に、ノイズが加わって観測される。時系列データの変動要因には短期的な自己相関がある。ある日の平均気温がその前日の平均気温との相関が高いことなどが挙げられる。傾向変動(トレンド)長期的に観測することで見られるデータの変動傾向。数十年という長期間スケールで観測した二酸化炭素濃度データからは、二酸化炭素濃度が上昇している傾向が見られるなど。見られることが一般的である。その時系列データは右下がりの傾向が見られる。周期変動ある単位期間で繰り返し見られる変動傾向。周期として、増減を繰り返している。年の周期で増減を繰り返している。年前の黒点の数で書き表すことができる。して数えることができる。年間の二酸化炭素の濃度は、夏では低く、冬では高くなる。循環変動で説明できない短期間でのデータの変化。外因性の現象(自然災害や突発事故など)によるデータの急変。このような変化が見られた後、データの傾向が元に戻る場合と戻らない場合がある。前者の場合は、エルニーニョ現象が見られる年に漁獲量が激減するが、エルニーニョ現象が過ぎると漁獲量が元に戻ったりする。循環変動で説明つかないほど減ったりする場合がる。このような場合は、上流でダムが作られたりして、観測点の流量に大きな変化が現れ、しかも元に戻らなくなる。ホワイトノイズホワイトノイズは、時系列データに含まれる残差成分で、時系列の変動に影響を与えず、また何の情報を含まない単なるノイズである。