1. 単変量の時系列に[[自己回帰モデル]]をあてはめてモデルのパラメータを推定 2. 学習済みモデルで予測をする 3. 予測系列と入力系列の誤差を計算する 4. 予測誤差を異常度とする 5. [[異常度]]に対して自由度1の[[カイ二乗分布]]をあてはめて閾値を求める。 [[カイ二乗分布による異常度の当てはめ]] 参考 [[入門 機械学習による異常検知]] 7.3節