2.6　小結

本章介紹了時間序列的基本概念。主要包括時間序列的統計概念，詳細講述了其聯合分布函數、邊際分布、概率分布及常見的特征統計量，例如均值、方差、自協方差函數等，這些基本概念是貫穿整本書中的基礎知識點。其次介紹了時間序列建模的重要性質：平穩性，平穩時間序列行為不隨時間改變，這是確定模型的基礎性質。再次介紹了時間序列對的相關性，相關性說明了時間序列數據之間的相關關系。在2.4節介紹了時間序列的運算，包括線性運算、延遲運算及差分運算，這些運算在后面的章節中對時間序列數據的處理起到了至關重要的作用。最后一節介紹了時間序列數據中很重要的一項——白噪聲，這是有關擬合模型殘差的重要假設。本章主要是講述基礎知識，為后續的建模奠定基礎。