学习一元时间序列分析：平稳性、随机序列模型、ARIMA过程、单位根检验。

ary Process ）如果对于任意 t 和 s ，只有当 ( ) 与 ( ) 之间的时间间隔相同时，它们的联合分布才是相同的，即：E ．() () () ，s ttstttst时间序列的相关概念 二、白噪声（ White Noise ） 白噪声是一种特殊的时间序列模型，是指序列各项之间相互独立，且都服从同一分布的时间序列。白噪声在时间序列分析中起到了重要的作用，因为在实际应用中，我们往往假定序列中的随机干扰项是满足白噪声的条件的。随机序列模型第二节 随机序列模型 随机序列是由一组相互独立且服从同一分布的随机变量组成的序列。一般地，我们假设随机序列服从某特定概率分布。常见的随机序列包括白噪声、随机游走、AR、MA等。单整自回归移动平均模型第三节 单整自回归移动平均模型 单整自回归移动平均模型（ARIMA）是一种广泛应用于时间序列分析中的模型，它结合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），并考虑了时间序列的差分移动。ARIMA模型适用于非平稳时间序列的建模和预测，是时间序列分析中一个重要的工具。平稳性与单位根检验第四节 平稳性与单位根检验 平稳性是时间序列分析中非常重要的一个概念，而单位根检验是用来检验一个时间序列是否平稳的方法之一。在时间序列分析中，单位根检验是必不可少的步骤，它可以帮助我们判断一个序列是否存在单位根，从而确定序列的平稳性。通过单位根检验，我们可以得到关于序列平稳性的重要信息，帮助我们进行后续的分析和建模。通过本章的学习，我们可以了解到时间序列分析的基本概念和方法，包括平稳性和白噪声过程、随机序列模型、ARIMA过程以及平稳性与单位根检验等内容。这些知识对于进行时间序列分析和建模非常重要，可以帮助我们更好地理解序列的行为及其特性，从而进行有效的预测和决策。同时，通过学习本章内容，我们还可以掌握一些常用的时间序列分析工具和技术，为实际应用和研究提供有力的支持。希望通过本章的学习，大家可以对一元时间序列分析方法有一个更深入的了解，为今后的工作和学习打下坚实的基础。" 上述内容指导，生成了一篇总结2000字的相关描述。