データの定常性
同時分布や基本統計量の時間不変性に関する仮定を定常性という
弱定常：モーメントに着目
$ \{y_t\}が弱定常であるとは、期待値／自己分散が時間差$ kのみに依存することをいう。すなわち、任意の$ t, kについて
$ E[y_t]= \mu
$ Cov(y_t, y_{t-k}) = E[(y_t-\mu)(y_{t-k}-\mu)] = \gamma_k
強定常：分布に着目
$ \{y_t\} が強定常であるとは、任意の$ t, k について、$ (y_{t}, y_{t+1}, \ldots, y_{t_n+k}) の分布が同一であることをいう