p 次の AR モデルにおいて、現在の出力は、それ以前の p の出力とホワイト ノイズ入力の線形結合になります。p の過去の出力に重み付けを行うことで、自己回帰の平均二乗の予測誤差が最小になります。
y(n) を広義定常性ランダム過程とします。これは分散 e のホワイト ノイズをシステム関数 A(z) でフィルター処理することにより得られます。Py(ejω) が y(n) のパワー スペクトル密度である場合は、以下のようになります。
この修正共分散法では、入力データは全極モデルにより特徴付けられるため、モデルの次数 p を正しく選択することが重要になります。