平穩性是一個統計學概念，主要用於描述時間序列數據的特點。它主要分為嚴平穩和弱平穩兩種類型：
嚴平穩：
嚴平穩指的是時間序列的分布不隨時間的改變而改變。這意味著，無論何時取樣，得到的統計特性（如均值、方差）都是相同的。例如，白噪聲過程就是一個嚴平穩過程，因為它在任何時間點的期望都是0，方差都是1。
弱平穩：
弱平穩則關注的是時間序列的期望和相關性（或協方差）不隨時間變化。這意味著序列的均值和方差保持不變，而未來的某個時刻的數值（\(X_t\)）依賴於它的過去信息，但這種依賴性是穩定的。
從更直觀的角度來看，平穩性意味著生成時間序列的過程的統計特性在時間上不會發生變化。這並不意味著序列本身不會隨時間變化，而是指它的變化方式本身不會隨時間變化。例如，一個線性函式的值隨著時間增長而變化，但其變化方式保持恆定，即具有恆定的斜率。
總的來說，平穩時間序列是一個不依賴時間變化的時間序列，其特性是序列的統計特性不隨時間的平移而變化，即均值、方差和協方差不隨時間變化。