Stationarity

释义 Definition（中文）

stationarity 指“平稳性”：在统计学/时间序列分析中，描述一个随机过程的统计特性随时间不变（或大体不变），例如均值、方差以及自相关结构不随时间漂移。常见区分有严格平稳与更常用的弱（协方差）平稳。该词在日常语境中较少用；也可泛指“静止/不变的状态”，但以技术含义最常见。

发音 Pronunciation（IPA）

/ˌsteɪʃəˈnærɪti/

例句 Examples

A stationary time series has a constant mean over time.
平稳时间序列的均值会随时间保持恒定。

Many forecasting models assume stationarity; if the data show trends or seasonal shifts, you may need to difference the series first.
许多预测模型假设数据具有平稳性；如果数据呈现趋势或季节性变化，往往需要先对序列做差分处理。

词源 Etymology（中文）

源自 stationary（静止的、稳定的）+ 名词后缀 -ity（表示“性质/状态”）。其中 stationary 来自拉丁语 stationarius（与“站立、驻留”相关），再经法语进入英语，后来在统计学中被借用来表示“随时间不变的性质”。

相关词 Related Words

• Stationary
• Stability
• Equilibrium
• Trend
• Seasonality
• Autocorrelation
• White Noise
• Ergodicity

文学与著作中的用例 Literary Works（出现示例）

• Time Series Analysis: Forecasting and Control（Box, Jenkins, Reinsel & Ljung）：在ARIMA建模中反复讨论“平稳性”及差分使序列平稳。
• Time Series Analysis（James D. Hamilton）：在计量经济学时间序列框架中系统讲解平稳过程与单位根检验。
• Time Series: Theory and Methods（Brockwell & Davis）：以理论方式定义严格/弱平稳并给出性质与例子。
• The Signal and the Noise（Nate Silver）：在谈预测与模型假设时涉及（或提及）数据平稳性与结构变化带来的风险。