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

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   In pratica la significatività di M(j) suggerisce la presenza del lag j-mo nella componente AR del modello, mentre un decadere lento di M(j) suggerisce la presenza di una componente MA.
   Eseguendo una serie di adattamenti Z^^ARtj), una misura del miglioramento dell'adattamento, mentre l'ordine j aumenta, è fornita dagli elementi della diagonale delle natrici ^elle covarianze dei residui corrispondenti ai
   successivi modelli AR.
   Per i modelli vettoriali misti ARMA, in generale, sia le matrici di cross-correlazione campionarie R(k) che le matrici di auto-correlazione parziale IT (IO decadono solo gradualmente verso lo zero. In alcune situazioni, l'ordine dei modelli misti può essere sperimentalmente identificato, ispezionando i comportamenti delle cross-correlazioni dei residui dopo un adattamento AR, ma molto spesso questo modo d'agire può indurre in errore. A titolo di esempio, consideriamo il caso di un modello