단위근이란 확률론의 데이터 검정에서 쓰이는 개념이다. 주로 ‘단위근 검정’의 형식으로 등장한다. 일반적으로 시계열 데이터는 시간에 따라 일정한 규칙을 가짐을 가정한다. 따라서 매우 복잡한 형태를 갖는 시계열 데이터라도 다음과 같은 식으로 어떻게든 단순화시킬 수 있을 것이라 생각해볼 수 있다.

즉, ‘t시점의 확률변수는 t-1, t-2 시점의 확률변수와 관계를 가지면서 거기에 에러가 포함된 것’이라는 의미다. 여기서 편의를 위해 y0=0이라 가정한다. 이제 아래의 방정식을 보자.

여기서 m=1이 위 식의 근이 된다면 이때의 시계열 과정을 단위근을 가진다고 한다. 단위근 모형은 주로 복잡한 시계열 데이터를 단순하게나마 계산하려 할 때 사용된다.