시계열데이터는 ARMA 분석에 적합지 않은 요소를 내재하고 있는 경우가 있다. 특히 선형성과 주기성을 가진 요소가 확률적인 분포와 자주 혼재 되어 있다. 이 논문에서는 이런 선형적 주기적 요소를 찾아내고 분석하는 방법을 제시한다. 특히 주기적 요소는 여러 주기가 층층이 겹쳐져서 나타난다， 주기 간에 는 서로 일정 정수비율을 유지하며 ， 한 주기 안에 다른 주기가 내 포되어 있는 경우(nested periods)가 많다. 시간규모(time-scale) 개

Time series exhibiting linear and periodic trends is analyzed Detailed method of extracting nested periods and resulting periodic components, finding the best fit ARMA model for non-linear and non-periodic component, and setting up control boundary are presented. The concept of time scale is introduced to better understand periodic dynamic.