単位根を持つランダムウォークと、定常なAR(1)過程を同一条件のショックから合成し、系列の振る舞いの違いを可視化する。
トレンドと季節性を持つ合成データにARIMAを適用する例。
月次データをトレンド・季節性・残差に分解し、成分ごとの変動を可視化する。