b'\n_START_ARTICLE_\nProcesso stazionario\n_START_PARAGRAPH_\nIn matematica e statistica, un processo stazionario (o processo fortemente stazionario) \xc3\xa8 un processo stocastico la cui distribuzione di probabilit\xc3\xa0 congiunta non cambia se viene traslata nel tempo. Di conseguenza, parametri quali la media e la varianza, se sono presenti, pure non cambiano nel tempo._NEWLINE_Poich\xc3\xa9 la stazionariet\xc3\xa0 \xc3\xa8 un presupposto di fondo in molte procedure statistiche utilizzate nell\'analisi delle serie storiche, i dati non stazionari sono spesso trasformati per diventare stazionari. La causa pi\xc3\xb9 comune di violazione della stazionariet\xc3\xa0 sono le tendenze in media, che possono essere dovute sia alla presenza di una radice unitaria, sia ad una tendenza deterministica. Nel secondo caso, il processo \xc3\xa8 chiamato processo con tendenza stazionaria, gli shock stocastici hanno solo effetti transitori e il processo \xc3\xa8 mean-reverting (su una media che cambia deterministicamente nel tempo). Al contrario, nel primo caso gli shock stocastici hanno effetti permanenti e il processo non \xc3\xa8 mean-reverting._NEWLINE_Un processo con tendenza stazionaria non \xc3\xa8 strettamente stazionario, ma pu\xc3\xb2 facilmente essere reso tale rimuovendo la tendenza di fondo (funzione unicamente del tempo). Analogamente, i processi con una o pi\xc3\xb9 radici unitarie possono essere resi stazionari attraverso la differenziazione._NEWLINE_Un tipo importante di processo non stazionario che non include un comportamento di tendenza simile \xc3\xa8 il processo ciclostazionario._NEWLINE_Un "processo stazionario" non \xc3\xa8 la stessa cosa di un "processo con una distribuzione stazionaria". Infatti, ci sono ulteriori possibilit\xc3\xa0 di confusione con l\'uso della parola "stazionario" nel contesto dei processi stocastici; per esempio, talvolta si dice che una catena di Markov omogenea nel tempo ha "probabilit\xc3\xa0 di transizione stazionarie". Inoltre, tutti i processi casuali di Markov stazionari sono omogenei nel tempo.\n_START_SECTION_\nDifferenziazione\n_START_PARAGRAPH_\nUn modo per avere una serie storica stazionaria consiste nel calcolare le differenze tra osservazioni consecutive. Ci\xc3\xb2 \xc3\xa8 noto come differenziazione._NEWLINE_Trasformazioni quali i logaritmi possono aiutare a stabilizzare la varianza di una serie storica. La differenziazione pu\xc3\xb2 aiutare a stabilizzare la media di una serie storica rimuovendo i cambiamenti nel livello di una serie storica, ed eliminando cos\xc3\xac trend e stagionalit\xc3\xa0._NEWLINE_Uno dei modi per identificare serie storiche non stazionarie consiste nel graficare la funzione di autocorrelazione (ACF). Per una serie storica stazionaria, la funzione di autocorrelazione tender\xc3\xa0 a zero piuttosto rapidamente, mentre la funzione di autocorrelazione di dati non stazionari decresce lentamente.'