No caso de Séries Temporais, definidas através de um processo cujas saídas

!$ \{z_k,z_{k-1},z_{k-2}, \cdots \} !$

onde a entrada (input) r _k é uma variável aleatória gaussiana e a saída atual (z _k) é uma combinação linear da saída passada e da entrada em dois instantes (k e k-1), é conhecida como processo

Uma das clássicas formulações para Séries Temporais é dada por

onde a entrada (input) !$ r_k !$ é uma variável aleatória gaussiana.

Essa formulação para Séries Temporais, em que a saída atual (z _k) é uma combinação linear da entrada nos instantes atual e passados (r_k, r_k-1, ... z_k-p), é

Na Análise de Séries Temporais, tem-se uma técnica de ajuste de dados experimentais a um modelo empírico composto por uma equação de diferenças. Uma possível formulação é tal que os dados atuais (t = k) sejam uma combinação linear de p dados passados (z_k-1, ... z_k-p) ponderados por coeficientes (b₁, ... b_p), gerando uma equação do tipo

onde !$ r_k !$é uma variável aleatória gaussiana. Essa formulação para Séries Temporais é

A Análise de Séries Temporais consiste no estudo de sequências numéricas, que são realizações de Processos Estocásticos. Um processo estocástico é considerado

Um importante indicador da qualidade do modelo de regressão, obtido com a aplicação do Método dos Mínimos Quadrados, é o coeficiente de determinação, que é

O erro desse ajuste pode ser avaliado através do “erro padrão da estimativa”, dado por !$ s=[(Σ_i \, Y_i^2- \beta. Σ_i \, Y_i- \alpha . Σ_i X_i Y_i)/(n-2)]^2 !$. Assim, a melhor aproximação para o erro padrão da estimativa é

O Método dos Mínimos Quadrados determinará para os parâmetros !$ \alpha !$ e !$ \beta !$ valores que são, respectivamente, aproximados por

A determinação dos coeficientes !$ \alpha !$ e !$ \beta !$ é feita através da minimização da seguinte função-objetivo:

Um serviço de atendimento, que se inicia às 9 h, tem uma única fila para atendimento por um único servidor. O intervalo (em minutos) entre a chegada de dois clientes é uma variável aleatória uniformemente distribuída entre 0 e 4, e o tempo (em minutos) de atendimento pelo servidor é uma variável aleatória distribuída uniformemente entre 5 e 10. No quadro a seguir, é apresentado o resultado de uma simulação com essas variáveis.