平稳序列（Stationary Sequence）和非平稳序列（Non-stationary 19年93期管家婆Sequence）是时间序列分析中的两个重要概念。
平稳序列是指在时间上统计特性保持不变的序列。具体而言，平稳序列满足以下条件：
均值不随时间变化：序列的均值在时间轴上是恒定的，不会随着时间的推移而发生变化。
方差不随时间变化：序列的方差在时间轴上是恒定的，不会随着时间的推移而发生变化。
自协方差不随时间变化：序列在不同时间点的自协方差（序列与自身在不同时间点的相关性）在时间轴上是恒定的，不会随着时间的推移而发生变化。
非平稳序列则不满足上述条件之一或多个条件，即其均值、方差或自协方差会随时间的推移而发生变化。
非平稳序列可能存在趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclical）或随机性（Irregularity）。这些特征导致序列的统计特性在时间上发生变化，使得非平稳序列更难进行建模和预测。
在时间序列分析中，平稳序列的分析更为简单和可靠，因为其统计特性不随时间变化而引起的误差较小。对于非平稳序列，通常需要对其进行转化（例如差分）或应用特定的模型（如ARIMA模型）来实现平稳化，以便进行有效的分析和预测。
总结起来，平稳序列具有稳定的统计特性，而非平稳序列的统计8澳门天彩今晚开奖结果 特性会随时间变化。