時系列の自己相関と偏自己相関を推定する：

RandomFunctionを使ってランダム過程のサンプル経路を生成する：

サンプル経路から過程母数を推定する：

過程とデータのCorrelationFunctionを比較する：

時系列の欠測値を補う：

線形補間を使って欠測値を補う：

複数の経路を通る時間スライスの特性を計算する：

MeanおよびStandardDeviation：

確率と期待値：

Automaticというタイムスタンプの付いた値のリストを与える：

時点 で始まる経路を作る：

日付を開始時刻として使う：

AbsoluteTimeへの有効な入力として日付を与えることができる：

10から50までの等間隔の時点を使う：

使用する日付範囲を与える：

Automaticの端点を指定する：

計算された最終日を抽出する：

時点1から20までの刻み幅2の経路を作る：

Automaticの端点と固定刻み幅を使う：

計算された最終日を抽出する：

開始点をAutomaticとし，与えられた頻度を使う：

計算された初回を抽出する：

明示的な時点のリストを与える：

日付の明示的なリストを与える：

同一のタイムスタンプの3つの経路の集合を作る：

各経路に異なるタイムスタンプを使う：

時点は異なるが値は等しい経路の集合を作る：

時点と値のペアを使って経路を指定する：

日付と値のペアから経路を作る：

時刻と値のペアから経路の集合を作る：

日付と値のペアから経路の集合を作る：

数量を含むデータで経路を作る：

使用可能な特性値のリストを得る：

入力データに関連する特性を得る：

集合中の経路数：

値の次元：

最初の経路に使われた値：

最初の経路の時点：

集合から経路を抽出する：

最初の経路：

5番目の経路を入手する：

経路の3つをプロットする：

集合に含まれるすべての経路を示す：

ベクトル値の集合の経路成分を抽出する：

第1成分：

第2成分を入手する：

経路成分をプロットする：

経路とその成分の名前を指定して，それを抽出に使う：

経路を名前で抽出する：

経路成分を名前で抽出する：

経路を時間の関数として得る：

最初の経路の関数：

10番目の経路の関数：

経路のうち3本をプロットする：

集合中のすべての経路を示す：

異なる時点における経路の集合を通るスライスを入手する：

時点 におけるスライス：

二変量スライス：

特定の日付におけるスライスを入手する：

異なる時点における経験的スライス分布を得る：

時点0.25における経験的スライス分布：

経験的二変量スライス分布：

もとのデータの部分集合を得る：

0.2から0.8までの時間範囲で奇数の経路を取る：

指定された時点の集合でデータのリサンプルを行う：

刻み幅0.25でもとの経路をアップサンプリングする：

新たなデータは経路関数からサンプリングされる：

指定された日付集合上でデータのリサンプリングを行う：

数量単位を含む時間データ：

値はQuantityArrayとして与えられる：

数量単位の情報を抽出する：

数量を抽出する：

数値的でリスト可能な関数は，TemporalDataの値に自動的に縫い込まれる：

TimeSeriesMapの結果と比較する：

いくつかのTemporalDataオブジェクトを同一のタイムスタンプと組み合せて値に縫い込む：

数量単位を含む既存の時間データから数量単位の新たな時間データを作る：

数量単位の新たな時間データを作る：

CalendarTypeを使って特殊な暦の日付としてタイムスタンプを指定する：

デフォルトでは"Gregorian"暦が使われる：

DateListを使って曖昧な日付文字列を解釈する関数を定義する：

DateObjectを使って曖昧な日付文字列を解釈する関数を定義する：

入力のTimeZoneを指定する：

HolidayCalendarを使って指定された国の営業日を可視化する：

追加的メタデータを規則のリストとして含める：

特性にメタデータ"Event"が含まれるようになった：

追加されたメタデータは他の任意の特性と同じように使うことができる：

MetaInformationを使ってPlotLegendsを指定する：

使用可能なMetaInformationを見る：

特定の情報に直接アクセスする：

データを可視化する：

MetaInformationを使ってベクトル値TemporalData内の経路成分に名前を付ける：

第2成分を抽出する：

名前または番号を使って第1および第3成分を抽出する：

MetaInformationを使って経路に名前を付ける：

経路を名前で抽出する：

第1および第3経路を，その名前か番号で抽出する：

デフォルトで，頭部がMissingの値は欠測値として扱われる：

Automaticの設定はResamplingMethod設定を使う：

経路の補間に立方補間を使う：

ResamplingMethodがNoneに設定されていると，欠測値は補間されない：

欠測値を補う際にカスタム補間を使う：

欠測データを扱う方法はResamplingMethodと合致する必要はない：

欠測データ指標をメタ情報として保存する：

補間された部分をハイライトする：

デフォルトで，"PathFunction"は左から値をホールドする0次経路を与える：

InterpolationOrderを1に設定する：

右から値をホールドする0次補間を使う：

一定値を使う：

経路に三次スプライン補間を使う：

使われた補間法が時間スライスの値に影響することがある：

経路のタイムスタンプ：

タイムスタンプ間の時点：

メソッドをNoneに設定すると，データに現れていない値は欠測値として扱われる：

定数Missing[]を使っても同様の結果が得られる：

時間データが規則的な間隔で並んでいると明示的に仮定する：

時間の内部表現：

時間の新たな内部表現：

TemporalDataの時刻帯を指定する：

タイムスタンプは$TimeZoneで作られるが，日付はこのオプションで指定された時刻帯で表示される：

デフォルトで，値の次元はデータから推測される：

この入力は25本の別々の経路として解釈される：

ValueDimensionsを2に設定すると，データが次元2の単一の経路として扱われる：