怎么计算自协方差函数：自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移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[X？
时间序列模型中，随机变量就是残差吗？（协方差平稳） 第一个问题：协方差平稳是指时间序列(xt)的平稳，不是残差值(e)的平稳.中间的一块问题：你的问题很混乱，在此，首先你需要了解一个概念，协整与非协整.1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳序列的建模提供了另一种途径.虽然一些变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列.残差值e的自相关，指的是残差序列不平稳，残差序列的不平稳会造成因变量与自变量之间的非协整.（注意是非协整，不是非平稳，协整本身就是一种非平稳.）最后一个问题：非平稳包括三种模型，a、随机游走模型；b、带漂移项随机游走模型；c、带趋势项随机游走模型（1还可以带零随机游走模型）这三种模型都是非平稳.
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。
