協(xié)方差函數(shù)？自協(xié)方差在統(tǒng)計學中，特定時間序列或連續(xù)信號的自協(xié)方差XT是信號與其時移信號之間的協(xié)方差。如果序列的每個狀態(tài)都有一個平均值E[XT]=μT，則自方差為其中E是期望值運算符。如果XT是一個二階

協(xié)方差函數(shù)？

自協(xié)方差在統(tǒng)計學中，特定時間序列或連續(xù)信號的自協(xié)方差XT是信號與其時移信號之間的協(xié)方差。如果序列的每個狀態(tài)都有一個平均值E[XT]=μT，則自方差為

其中E是期望值運算符。如果XT是一個二階平穩(wěn)過程，那么有一個更常見的定義：

其中k是信號移動的幅度，通常稱為延遲。如果使用方差σ^2進行歸一化，則

自相關變成自相關系數(shù)R（k），即

在某些學科中，術語自相關等價于自相關。

（自協(xié)方差的概念）

自協(xié)方差函數(shù)是任意兩個不同時刻T1、T2的隨機信號x（T）值之間的二階混合中心矩，用于描述兩個時刻x（T）值的波動（相對于平均值）的相關程度，也稱為中心自相關函數(shù)。

怎樣用matlab生成一維的均值為0協(xié)方差為1的高斯白噪聲序列？

平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列的區(qū)別？

1。時間序列的特征：1。索引值是相加的。

2. 每個指數(shù)的值與它所反映的時期直接相關。

3. 每個指標的大部分值都是通過連續(xù)注冊和匯總得到的。

2、時間序列特征：1。平穩(wěn)性是時間序列的一個重要特征。如果時間序列的統(tǒng)計特征不隨時間變化，則稱之為靜態(tài)的。換句話說，它具有恒定的均值和方差，協(xié)方差與時間無關。

2. 每個指數(shù)的價值與其所反映的時期沒有直接關系。時間序列只是一系列經(jīng)過排序的數(shù)據(jù)點。在時間序列中，時間通常是一個自變量，目標是預測未來。

3. 每個指標的大部分值都是通過一次注冊和匯總得到的。

協(xié)方差到底是什么意思?。?/h2>

協(xié)方差在概率論和統(tǒng)計學中用于測量兩個變量的總誤差。方差是協(xié)方差的特例，即兩個變量相同時。協(xié)方差表示兩個變量的總誤差，這與只有一個變量的誤差不同。如果兩個變量的變化趨勢是一致的，即其中一個大于自己的期望值，另一個大于自己的期望值，那么兩個變量之間的協(xié)方差為正。如果兩個變量的變化趨勢相反，即一個大于自己的期望值，而另一個小于自己的期望值，則兩個變量之間的協(xié)方差為負。在概率論和統(tǒng)計學中，協(xié)方差是衡量兩個變量之間關系的一種方法。協(xié)方差函數(shù)或核函數(shù)描述隨機過程或隨機場的空間協(xié)方差。對于域D中的隨機場或隨機過程Z（x），協(xié)方差函數(shù)C（x，y）給出了x和y在兩點上的協(xié)方差：C（x，y）在兩種情況下稱為自協(xié)方差函數(shù)：在時間序列中（概念是一致的，除了x和y指的是時間點而不是空間點），在多變量隨機場（指變量本身的協(xié)方差，而不是互協(xié)方差）。