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在數據分析與統計學領域，時間序列的平穩性是一個關鍵概念。簡單來說，時間序列的平穩性指的是該序列的統計特性，如均值、方差等不隨時間推移而發生改變。平穩的時間序列具有可預測性，能為后續的數據分析和建模提供良好基礎。當時間序列不平穩時，其數據的波動規律難以捉摸，會給分析和預測帶來極大挑戰。理解時間序列的平穩性，對于運用各種時間序列分析方法，如自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）等，有著至關重要的意義，也有助于我們更精準地對未來數據進行預測。

1、假定某個時間序列由某一隨機過程（stochastic process）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（stationary stochastic process）。