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在數據分析與統計領域，時間序列的平穩性是一個至關重要的概念。簡單來說，時間序列的平穩性指的是該序列的統計特性不隨時間的推移而發生變化。具體表現為序列的均值、方差等參數在不同時間段保持相對穩定。平穩的時間序列在分析和預測中具有重要意義，因為它能夠讓我們基于歷史數據構建可靠的模型，從而更精準地預測未來趨勢。理解時間序列的平穩性，對于從事金融、氣象、經濟等眾多依賴時間序列數據進行決策的行業來說，是開展有效數據分析和精準預測的基礎。

1、假定某個時間序列由某一隨機過程（stochasticprocess）生成，即假定時間序列{Xt}（t=1,2,…）的每一個數值都是從一個概率分布中隨機得到的。

2、如果經由該隨機過程所生成的時間序列滿足下列條件：均值E(Xt)=m是與時間t無關的常數；方差Var(Xt)=s^2是與時間t無關的常數；協方差Cov(Xt,Xt+k)=gk是只與時期間隔k有關，與時間t無關的常數；則稱經由該隨機過程而生成的時間序列是（弱）平穩的（stationary)。該隨機過程便是一個平穩的隨機過程（stationarystochasticprocess）。