Modellizzazione di processi stocastici vettoriali stazionari (Un approccio mediante la procedura Arima) Annunziata Adamoli 1984, pagine 186

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   della Normalità del processo (ohe essendo stazionario è combinazione lineare di con opportuni tests di
   adattamento alla distribuzione Normale condotti sulla serie storica
   b) La non Normalità dei dati è dovuta molto spesso a dati anomali (outliers) che in una serie economica possono verificarsi per le cause più disparate: annate sfavorevoli, dati mancanti, errori di rilevazione ecc., aumentando la varianza della serie e alterando la covarianza a tutti i lags. Per una corretta identificazione del modello ARMA è necessaria una sostituzione degli outliers nonché una valutazione dei loro effetti sulla dinamica della serie.
   c) Poiché raramente si è in presenza di una serie storica stazionaria, si cerca di operare su di essa per ricondurla alla realizzazione di un processo stazionario e Gaussiano.
   Successivamente vi è la fase de 11 ' i^denjti_f i^cazi^one del modello ARIMA, cioè della determinazione degli ordini