大家好，我又来问问题了，
时间序列的资料，不太可能是iid，甚至有的时候若是观察期间较长时，
连distribution都有可能发生变动，而造成统计模型的失真。
而我在阅读文献的时候，有的学者就加上了时间序列资料是alpha-mixing
或是beta-mixing的特性进行推论。根据wiki的资料
http://en.wikipedia.org/wiki/Mixing_%28mathematics%29
mixing的概念似乎是ergodicity中主要讨论的对象，
但光看数学式很难理解mixing的意义。
是否有大大能够给出较为生活化的例子或是直观的想法
来解释mixing的概念?