时间序列中的白噪声是一种随机信号，其特征是在任意时刻的取值是独立且具有相同的分布。白噪声通常用作时间序列分析和预测中的基准模型，以判断其他信号是否显示出了有意义的模式。
白噪声是随机信号理论中的一种重要概念。它的名称来源于光学领域，因为白光是由各个频谱成分均匀混合而成，没有特定的频率成分，类似于白噪声的特征。
在时间序列分析中，白噪声的特性可以用来检验和诊断模型的有效性。如果一个时间序列符合白噪声的特征，那么说明该时间序列是随机的，没有任何可预测的模式。如果一个时间序列不符合白噪声的特征，那么说明该时间序列可能存在某种模式，可以通过建模和预测来提取这种模式。
白噪声的特点主要包括以下几个方面：
1、 平均值为0：白噪声的平均值为0，即在长期平均下，信号的取值趋于零。
2、 方差恒定：白噪声的方差是恒定的，不随时间变化。这意味着信号的波动性不会随着时间发生变化。
3、 相互独立：白噪声在任意时刻的取值是相互独立的，即过去和未来的取值之间没有相关性。
4、 残差分布：如果一个时间序列模型的残差（预测误差）符合白噪声的特征，那么说明该模型能够较好地拟合数据。
在实际应用中，我们可以通过对时间序列数据进行统计分析和绘图，来判断其是否符合白噪声的特征。常用的方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析，以及对数据进行图形化展示，如绘制时间序列图和残差图等。