X(t)为随机过程，a(t)=E(X(t))为期望，Y(t)为另一随机过程自相关函数的定义为：R(s，t)=E(X(s)*X(t))互相关函数的定义为：R(s，t)=E(X(s)*Y(t))协方差函数定义为：B(s，t)=E(X(s)-a(s))(X(t)-a(t))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：B(s，t)=E(X(s)-a(s))(X(t)-a(t))（后一个括号取共轭）相关函数两个本质特性：1）共轭对称：B(s，t)=B(t，s)的共轭2）非负定：对任意的n>；=1，t1…tn属于T，n个复数Z1，Z2…，Zn，有
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 多的不扯（2016.12.16更新，保留这句）：①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或…
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。
什么是协方差
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 其背后的原理为何可以达到衡量「相关性」的效果？公众号：金融极客。银行IT人，爱好电影、旅行 最喜欢通俗易懂地解释一个事情。一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在。
协方差到底是什么意思啊？ 协方2113差（Covariance）在概率论和统计学中用于5261衡量两个变量的总体4102误差。而方差是协方差的一种特殊1653情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。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。扩展资料协方差函数在概率论和统计学中，协方差是一种两个变量如何相关变化的度量，而协方差函数或核函数，描述一个随机过程或随机场中的空间上的协方差。对于一个随机场或随机过程Z(x)在定义域D，一个协方差函数C(x，y)给出在两个点x和y的值的协方差：C(x，y)在两种情况下称为自协方差函数：在时间序列(概念一致，除了x和y指时间点而不是空间点)，以及在多变量随机场（指变量自己的协方差，而不是互协方差）。参考资料来源：-协方差
