Es frecuente el análisis de series temporales de indicadores de fenómenos de salud, como casos de una enfermedad en la población, nivel de mortalidad o consumo de antibióticos. Pero si deseamos describir los patrones de evolución a lo largo del tiempo o pronosticar valores más allá del período de observación, es necesario tener en cuenta cómo los valores actuales pueden depender de valores anteriores, la existencia de tendencias en los datos o las posibles variaciones estacionales. Los modelos ARIMA permiten tener en cuenta todas estas características para una mejor descripción y eventual predicción a partir del análisis temporal. British Medical Journal, 20 de diciembre de 2023.