AR2的自相关系数公式 协方差函数？

协方差函数？

自协方差在统计学中，特定时间序列或连续信号的自协方差XT是信号与其时移信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均值E[XT]=μT，则自方差为

其中E是期望值运算符。如果XT是一个二阶平稳过程，那么有一个更常见的定义：

其中k是信号移动的幅度，通常称为延迟。如果使用方差σ^2进行归一化，则

自相关变成自相关系数R（k），即

在某些学科中，术语自相关等价于自相关。

（自协方差的概念）

自协方差函数是任意两个不同时刻T1、T2的随机信号x（T）值之间的二阶混合中心矩，用于描述两个时刻x（T）值的波动（相对于平均值）的相关程度，也称为中心自相关函数。

怎样用matlab生成一维的均值为0协方差为1的高斯白噪声序列？

平稳时间序列和非平稳时间序列的区别？

1。时间序列的特征：1。索引值是相加的。

2. 每个指数的值与它所反映的时期直接相关。

3. 每个指标的大部分值都是通过连续注册和汇总得到的。

2、时间序列特征：1。平稳性是时间序列的一个重要特征。如果时间序列的统计特征不随时间变化，则称之为静态的。换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。

2. 每个指数的价值与其所反映的时期没有直接关系。时间序列只是一系列经过排序的数据点。在时间序列中，时间通常是一个自变量，目标是预测未来。

3. 每个指标的大部分值都是通过一次注册和汇总得到的。

协方差到底是什么意思啊？

协方差在概率论和统计学中用于测量两个变量的总误差。方差是协方差的特例，即两个变量相同时。协方差表示两个变量的总误差，这与只有一个变量的误差不同。如果两个变量的变化趋势是一致的，即其中一个大于自己的期望值，另一个大于自己的期望值，那么两个变量之间的协方差为正。如果两个变量的变化趋势相反，即一个大于自己的期望值，而另一个小于自己的期望值，则两个变量之间的协方差为负。在概率论和统计学中，协方差是衡量两个变量之间关系的一种方法。协方差函数或核函数描述随机过程或随机场的空间协方差。对于域D中的随机场或随机过程Z（x），协方差函数C（x，y）给出了x和y在两点上的协方差：C（x，y）在两种情况下称为自协方差函数：在时间序列中（概念是一致的，除了x和y指的是时间点而不是空间点），在多变量随机场（指变量本身的协方差，而不是互协方差）。

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