时间序列
x
{\displaystyle x}
的功率谱
S
x
x
{\displaystyle S_{xx}}
描述了信号功率在频域的分布状况。根据傅里叶分析，任何物理信号都可以分解成一些离散频率或连续范围的频谱。对特定信号或特定种类信号频率内容的分析的统计平均，称作其频谱。
一个位元流是一个位元的时间序列。一个字节流则是一个字节的序列，一般来说一个字节是8个位元。也可以被视为是一种特殊的位元流。
心率变异分析，或称心率变异度分析、心率变异性，是一种量测连续心跳速率变化程度的方法。目前临床使用的自律神经检测仪，就是运用心率变异来分析自律神经平衡的状态，其计算方式主要是分析借由心电图或脉搏量测所得到的心跳与心跳间隔的时间序列。心脏除了本身的节律性放电引发的跳动之外，也受到自律神经系统所调控。最早于1963年由妇产科医师Hon and Lee发现并在临床上运用,判断胎儿是否健康,因为在胎儿窘迫发生之前,心跳间隔的差异是最早出现变化的参数。过去二十年已有不少文献显示自律神经系统的调控与心血管疾病相关的死亡率有显著的关系，例如心因性猝死、高血压、出血性休克、败血性休克等。心率变异分析亦被发现可作为预测发生心肌梗塞后的死亡率的指标及预测末期肝癌病患的预后。
在随机过程， 混沌理论和时间序列中， 去趋势波动分析是一种判断信号的统计自相似性质的方法。 它可以用于分析类似长记忆过程的时间序列或粉红噪声。
吉尔伯特·托马斯·沃克爵士CSI Royal Society是英国物理学家和统计师。沃克精通数学，将其应用于空气动力学、电磁学和时间序列分析等多个领域的研究，并且在剑桥大学担任教职。他在没有气象学研究经验的时候获得印度气象部门的聘请，开始从事预测季风的统计方法研究。他开发了分析时间序列数据的方法，这一方法现在被称为自我回归模型。他以对圣婴现象的开创性描述而闻名，这是全球气候的一个重大现象，同时他还发现了以他的名字命名的沃克环流，极大地推动了气候学的发展。他还在帮助印度数学神童斯里尼瓦瑟·拉马努金的早期职业生涯中发挥了重要作用。
天文统计学是一门涉及了天体物理学，统计学和数据挖掘的交叉学科。它用于处理自动化巡天扫描生成的海量数据，刻画复杂的数据集，并利用天文学数据限制天体物理理论。天文统计学涉及了统计学的许多分支，包括无母数统计、一般线性模型和多元分类，时间序列，特别是贝叶斯推断。
心率变异分析，或称心率变异度分析、心率变异性，是一种量测连续心跳速率变化程度的方法。目前临床使用的自律神经检测仪，就是运用心率变异来分析自律神经平衡的状态，其计算方式主要是分析借由心电图或脉搏量测所得到的心跳与心跳间隔的时间序列。心脏除了本身的节律性放电引发的跳动之外，也受到自律神经系统所调控。最早于1963年由妇产科医师Hon and Lee发现并在临床上运用,判断胎儿是否健康,因为在胎儿窘迫发生之前,心跳间隔的差异是最早出现变化的参数。过去二十年已有不少文献显示自律神经系统的调控与心血管疾病相关的死亡率有显著的关系，例如心因性猝死、高血压、出血性休克、败血性休克等。心率变异分析亦被发现可作为预测发生心肌梗塞后的死亡率的指标及预测末期肝癌病患的预后。
心率变异分析，或称心率变异度分析、心率变异性，是一种量测连续心跳速率变化程度的方法。目前临床使用的自律神经检测仪，就是运用心率变异来分析自律神经平衡的状态，其计算方式主要是分析借由心电图或脉搏量测所得到的心跳与心跳间隔的时间序列。心脏除了本身的节律性放电引发的跳动之外，也受到自律神经系统所调控。最早于1963年由妇产科医师Hon and Lee发现并在临床上运用,判断胎儿是否健康,因为在胎儿窘迫发生之前,心跳间隔的差异是最早出现变化的参数。过去二十年已有不少文献显示自律神经系统的调控与心血管疾病相关的死亡率有显著的关系，例如心因性猝死、高血压、出血性休克、败血性休克等。心率变异分析亦被发现可作为预测发生心肌梗塞后的死亡率的指标及预测末期肝癌病患的预后。
格兰杰因果关系检验是一种假设检定的统计方法，检验一组时间序列
x
{\displaystyle x}
是否为另一组时间序列
y
{\displaystyle y}
的原因。它的基础是回归分析当中的自回归模型。回归分析通常只能得出不同 变量间的同期 相关性；自回归模型只能得出同一 变量前后期 的相关性；但诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰于1969年论证 ，在自回归模型中透过一系列的检定进而揭示不同变量之间的时间落差相关性是可行的。
ARCH模型，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设所引起的问题。这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。
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