针对时间序列分析中遇到的非平稳性问题，我们应该如何应用差分变换和单位根检验来确保序列平稳？并请说明这些方法在ARMA模型建立过程中的重要性。

时间序列的平稳性是模型准确预测和分析的前提。在实际分析中，经常遇到的非平稳序列会使得预测结果产生偏差，因此，首先需要进行非平稳性的检验。ADF检验（Augmented Dickey-Fuller检验）是常用的单位根检验方法，用于判断时间序列是否存在单位根，即非平稳性。若ADF统计量大于临界值或P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为序列是平稳的；反之，则认为序列是非平稳的，需要进行差分变换。

参考资源链接：[平稳时间序列模型构建与识别](https://wenku.csdn.net/doc/4otts6kgbj?spm=1055.2569.3001.10343)

差分变换是处理非平稳序列的常用方法之一，通过计算序列的一阶或高阶差分来消除趋势和季节性成分，从而得到平稳序列。具体来说，一阶差分即当前观测值与前一个观测值的差，高阶差分则是多次应用一阶差分。差分后的序列应使用单位根检验进行再次检验，直到确认序列达到平稳状态。

在ARMA模型的建立过程中，差分变换和单位根检验的重要性体现在模型构建的初级阶段。首先，通过差分变换处理非平稳序列，使得序列满足ARMA模型的平稳性假设；随后，利用ADF检验等方法验证差分后的序列是否已经是平稳的。如果序列经过差分后平稳，我们就可以继续使用ACF和PACF图表来识别AR和MA的阶数，最终估计模型参数。这些步骤是确保ARMA模型有效性的关键。

通过掌握差分变换和单位根检验，我们可以将非平稳序列转换为平稳序列，并据此建立有效的ARMA模型，为后续的时间序列分析和预测打下坚实基础。

参考资源链接：[平稳时间序列模型构建与识别](https://wenku.csdn.net/doc/4otts6kgbj?spm=1055.2569.3001.10343)