経路の集合のシミュレーションを行う：

与えられた精度でシミュレーションを行う：

指定された初期値で過程のシミュレーションを行う：

非零の定数がある状態で：

二次元の過程のシミュレーションを行う：

データから2Dサンプル経路関数を作る：

経路の色は時間の関数である：

時間を含む3Dサンプル経路関数を作る：

経路の色は，時間の関数である：

三次元過程のシミュレーションを行う：

データからサンプル経路関数を作る：

経路の色は時間の関数である：

過程の母数を推定する：

モデルの母数を求める：

TimeSeriesModelを使って自動的に次数を求める：

ベクトル過程を推定する：

将来価値を予測する：

予測経路を示す：

データと予測された値をプロットする：

ベクトル値時系列過程についての予測を求める：

次の10ステップの予測を求める：

各成分についてのデータと予測をプロットする：

過程が弱定常になる条件を求める：

可逆条件を求める：

ARIMAProcessの推定に使用できるメソッド：

モーメント法では次のソルバを使うことができる：

このメソッドでは固定母数を使うことができる：

母数間のある種の関係も使うことができる：

条件付き最尤法では，次のソルバを使うことができる：

このメソッドでは固定母数を使うことができる：

母数間のある種の関係も使うことができる：

最尤法では次のソルバを使うことができる：

このメソッドでは固定母数を使うことができる：

母数間のある種の関係も使うことができる：

スペクトル推定器では，PowerSpectralDensityの計算に使う窓を指定することができる：

スペクトル推定器には次のソルバを使うことができる：

このメソッドでは固定母数を使うことができる：

母数間のある種の関係も使うことができる：

1つの時間スライス分布(SliceDistribution)：

複数の時間スライス分布：

ベクトル値時系列のスライス分布：

一次確率密度関数：

式の期待値を計算する：

式の確率を計算する：

歪度と尖度は一定である：

次数rのモーメント：

母関数：

CentralMomentおよびその母関数：

FactorialMomentは，記号次数では閉形式を持たない：

Cumulantおよびその母関数：

MA過程で近似する：

AR（自己回帰）過程で近似する：

サンプル経路を比べる：

ベクトル過程を近似する：

同等のARMA（自己回帰移動平均）過程として表す：

これは通常，弱定常ではない：

TransferFunctionModel表現：

ベクトル値の過程について表す：

StateSpaceModel表現：

ベクトル値の過程について表す：