白噪声是一种随机信号，它的频谱特性是在所有频率上均匀分布的。在时间序列分析中，白噪声通常被用作基准模型，用于检验其他时间序列模型的有效性。
白噪声的主要特征是它的均值为零，且各个时间点上的观测值之间是相互独立的。这意味着白噪声序列中的任意两个观测值之间没有相关性，也没有趋势或季节性成分。因此，白噪声可以被看作是一种完全随机的序列。
白噪声在时间序列分析中具有重要的作用。它可以用作其他时间序列模型的基准，通过与白噪声模型进行比较，判断其他模型是否具有预测能力。如果一个模型不能比白噪声模型更好地拟合数据，那么这个模型可能是无效的。
白噪声还可以用于检验时间序列数据中是否存在自相关性。通过对时间序列进行自相关分析，我们可以计算观测值之间的相关系数。如果序列是白噪声，那么相关系数应该接近于零，表示观测值之间没有相关性。
白噪声还可以用于噪声滤波和信号处理。在实际应用中，许多数据都包含噪声成分，这些噪声可能会干扰我们对真实信号的分析。通过将数据与白噪声模型进行比较，我们可以过滤掉噪声成分，提取出真实信号的特征。