在统计学中，平稳性是一个非常重要的概念。平稳性指的是，在时间序列的数据中，均值和方差在时间上并不是随机波动的，而是保持稳定。也就是说，如果一个模型具有平稳性，那么它的统计分布是不会随时间而变化的。在实际应用中，平稳性通常被认为是时间序列模型正确性的一个重要条件。
平稳性对模型的重要性主要体现在以下两个方面：一方面，平稳性模型可以更为准确地预测未来的趋势和变化；另一方面，平稳性模型具有更好的解释性，容易理解和解释因果关系，从而更为有效地指导实践行动。因此，如果一个模型不具备平稳性，我们就需要对其进行修正或调整，以确保其能够有效地应用。
为了保证模型具备平稳性，我们需要对模型的基本参数进行适当调整。具体而言，常见的调整方法包括：差分、季节调整、对数变换等。差分法是指对时间序列进行一阶或二阶差分，以消除或减小其非平稳性。季节调整是指通过将季节性波动分离出来，以精确预测季节性趋势变化。对数变换是指通过对时间序列取对数，以消除其中的波动和离散度，从而更为准确地反映模型的真实性质。总之，通过合适的调整方法，我们可以有效地保证模型具有平稳性。