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推导AR自协方差函数 AR(2)模型的自协方差函数递推公式 r如何推?

2020-10-03知识73

AR(2)模型的自协方差函数递推公式 r如何推? AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推?AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推导?

推导AR自协方差函数 AR(2)模型的自协方差函数递推公式 r如何推?

协方差矩阵的推导和推理? 如题,我想不明白的是,对于随机变量向量(1)(2)上面的式子是怎么来的?然后为什么(2)式可以推出求解答。

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怎么计算自协方差函数 2113自协方差在统计学中,特定5261时间序列或者连续信号4102Xt的自协方差是信号与其经过时间平移1653的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt,那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程,那么有更加常见的定义:其中k是信号移动的量值,通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理,那么自协方差就变成了自相关系数R(k),即有些学科中自协方差术语等同于自相关。(自协方差的概念)自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。

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请问一下协方差矩阵这个性质怎么推导 Cov(AX+a)=ACov(X)A^T这个性质是怎么推导出来的,麻烦能详细一点,谢谢.Cov(AX+a)=ACov(X)A^T 这个性质是怎么推导出来的,麻烦能详细。

请用格林函数推导AR(2)模型的协方差。 格林函数的推导我不懂,也不明白为什么要用格林函数.我不是学统计的,对于LZ问的问题也不太明白到底什么意思.我想LZ是想问这个组式是怎么推出的?推荐看一下Time series analysis forecasting and control在这本书P74页.

协方差计算公式怎么推导的 假设c是常数,x,y是随机变量,那么数学期望E有以下的一些性质 E(c)=c E(x+c)=E(x)+c E(cx)=cE(x)E(x+y)=E(x)+E(y)所以 E{[X-E(X)]}{[Y-E(Y)]}=E{xy-xE(y)-yE(x)+E(x)E(y)}=。

★协方差★协方差计算公式推导过程.谢谢 协方差:协方差表示的是两个变量的总体的误差.如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值.如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值.协方差公式:X,Y为两个随机变量;COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

请用格林函数推导AR(2)模型的协方差!! 格林函数的推导我不懂,也不明白为什么要用格林函数。我不是学统计的,对于LZ问的问题也不太明白到底什么意思。我想LZ是想问这个组式是怎么推出的?推荐看一下Time series 。

请用格林函数推导AR(2)模型的协方差!! 格林函数2113的推导我不懂,也不明白为什么要用格5261林函数。我不是学统4102计的,对于LZ问的问题也1653不太明白到底什么意思。我想LZ是想问这个组式是怎么推出的?推荐看一下Time series analysis forecasting and control在这本书P74页3.4.2的推导。如果问的是如何推出伽玛等于0,那么动手算算的话,其实伽玛2就有应该等于0结尾。可能楼主是想问伽玛0的式子是怎么出来的,那我就被雷到了。建议楼主可以在matlab中输入help corr是怎么计算的,或者把刚才说的T。这本书看到第三章。建议lz“自协方差”

相关函数的协方差的性质 协方差的5261性质:1、Cov(X,4102Y)=Cov(Y,X);2、Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),(a,b是常数);3、Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)。由协方1653差定义,可以看出Cov(X,X)=D(X),Cov(Y,Y)=D(Y)。协方差函数定义为:若X(t)=Y(t)+i*Z(t),Y,Z为实过程,则称X(t)为复随机过程,相关函数定义为:扩展资料协方差反映了两个变量之间的相关程度:协方差是两个变量与自身期望做差再相乘,然后对乘积取期望。也就是说,当其中一个变量的取值大于自身期望,另一个变量的取值也大于自身期望时,即两个变量的变化趋势相同,此时,两个变量之间的协方差取正值。反之,即其中一个变量大于自身期望时,另外一个变量小于自身期望,那么这两个变量之间的协方差取负值。当x与y变化趋势一致时,两个变量与自身期望之差同为正或同为负,其乘积必然为正,所以其协方差为正;反之,其协方差为负。所以协方差的正负性反映了两个变量的变化趋势是否一致。再者,当x和y在某些时刻变化一致,某些时刻变化不一致时,在第一个点,x与y虽然变化,但是y的变化幅度远不及x变化幅度大,所以其乘积必然较小。在第二个点,x与y变化一致且变化幅度都很大,因此其乘积必然较大,在第三个点,x。

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