Определение 5. Ряд x(t) является строго стационарным (или стационарным в

Стационарные временные ряды.

узком смысле), если совместное распределение вероятностей m наблюдений

совпадает с совместным распределением , для и .

Другими словами, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени.

Определение 6. Ряд x(t) называется слабо стационарным (стационарным в

широком смысле), если его среднее значение и дисперсия не зависят от t, а ковариационная функция зависит только от сдвига: (8)

Определение 6. Ряд называется гауссовским, если совместным распределением случайных величин является нормальное распределение.

Определение 7. Процессом белого шума называется стационарный временной ряд,

для которого (то есть, нет зависимости между членами ряда).

Если имеет нормальное распределение, то имеем дело с гауссовским белым шумом. Белый шум ведет себя крайне нерегулярно, поэтому не подходит для анализа процессов, но при этом включается в модели в виде ошибки.