協(xié)方差函數(shù)？自協(xié)方差在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，特定時(shí)間序列或連續(xù)信號(hào)的自協(xié)方差XT是信號(hào)與其時(shí)移信號(hào)之間的協(xié)方差。如果序列的每個(gè)狀態(tài)都有一個(gè)平均值E[XT]=μT，則自方差為其中E是期望值運(yùn)算符。如果XT是一個(gè)二階

協(xié)方差函數(shù)？

自協(xié)方差在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，特定時(shí)間序列或連續(xù)信號(hào)的自協(xié)方差XT是信號(hào)與其時(shí)移信號(hào)之間的協(xié)方差。如果序列的每個(gè)狀態(tài)都有一個(gè)平均值E[XT]=μT，則自方差為

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

其中k是信號(hào)移動(dòng)的幅度，通常稱為延遲。如果使用方差σ^2進(jìn)行歸一化，則

自相關(guān)變成自相關(guān)系數(shù)R（k），即

在某些學(xué)科中，術(shù)語(yǔ)自相關(guān)等價(jià)于自相關(guān)。

（自協(xié)方差的概念）

自協(xié)方差函數(shù)是任意兩個(gè)不同時(shí)刻T1、T2的隨機(jī)信號(hào)x（T）值之間的二階混合中心矩，用于描述兩個(gè)時(shí)刻x（T）值的波動(dòng)（相對(duì)于平均值）的相關(guān)程度，也稱為中心自相關(guān)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(shí)間序列和非平穩(wěn)時(shí)間序列的區(qū)別？

1。時(shí)間序列的特征：1。索引值是相加的。

2. 每個(gè)指數(shù)的值與它所反映的時(shí)期直接相關(guān)。

3. 每個(gè)指標(biāo)的大部分值都是通過連續(xù)注冊(cè)和匯總得到的。

2、時(shí)間序列特征：1。平穩(wěn)性是時(shí)間序列的一個(gè)重要特征。如果時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)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(shí)間無(wú)關(guān)。

2. 每個(gè)指數(shù)的價(jià)值與其所反映的時(shí)期沒有直接關(guān)系。時(shí)間序列只是一系列經(jīng)過排序的數(shù)據(jù)點(diǎn)。在時(shí)間序列中，時(shí)間通常是一個(gè)自變量，目標(biāo)是預(yù)測(cè)未來。

3. 每個(gè)指標(biāo)的大部分值都是通過一次注冊(cè)和匯總得到的。

協(xié)方差到底是什么意思??？

協(xié)方差在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于測(cè)量?jī)蓚€(gè)變量的總誤差。方差是協(xié)方差的特例，即兩個(gè)變量相同時(shí)。協(xié)方差表示兩個(gè)變量的總誤差，這與只有一個(gè)變量的誤差不同。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)是一致的，即其中一個(gè)大于自己的期望值，另一個(gè)大于自己的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差為正。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即一個(gè)大于自己的期望值，而另一個(gè)小于自己的期望值，則兩個(gè)變量之間的協(xié)方差為負(fù)。在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，協(xié)方差是衡量?jī)蓚€(gè)變量之間關(guān)系的一種方法。協(xié)方差函數(shù)或核函數(shù)描述隨機(jī)過程或隨機(jī)場(chǎng)的空間協(xié)方差。對(duì)于域D中的隨機(jī)場(chǎng)或隨機(jī)過程Z（x），協(xié)方差函數(shù)C（x，y）給出了x和y在兩點(diǎn)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(shí)間序列中（概念是一致的，除了x和y指的是時(shí)間點(diǎn)而不是空間點(diǎn)），在多變量隨機(jī)場(chǎng)（指變量本身的協(xié)方差，而不是互協(xié)方差）。