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。
泊松分布的期望和方差分别是什么公式，如果已知入的值，如何求P(X=0)？ 泊松分布的期望和方差均是λ，λ表示总体均值；P(X=0)=e^(-λ)。分析过程如下：求解泊松分布的期望过程如下：求解泊松分布的方差过程如下：泊松分布的概率函数为：对于P(X=0)，可知k=0，代入上式有：P(X=0)=e^(-λ)。扩展资料：一、期望的计算方法1、利用定义计算设P(x)是一个离散概率分布函数，自变量的取值范围为{x1，x2，？，xn}。其期望被定义为：E(x)=∑nk=1xkP(xk)E(x)=∑k=1nxkP(xk)；P(x)是一个连续概率密度函数。其期望为：E(x)=∫+∞？∞xp(x)dxE(x)=∫？∞+∞xp(x)dx。2、利用性质计算线性运算规则：期望服从线性性质（可以很容易从期望的定义公式中导出）。因此线性运算的期望等于期望的线性运算：E(ax+by+c)=aE(x)+bE(y)+cE(ax+by+c)=aE(x)+bE(y)+c；乘积的期望不等于期望的乘积，除非变量相互独立。因此，如果x和y相互独立，则E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)E(xy)=E(x)E(y)。二、方差的计算方法1、利用定义计算：Var(x)=E((x？E(x))2)2、反复利用期望的线性性质，可以算出方差：Var(x)=E(x2)？(E(x))23、方差不满足线性性质，两个变量的线性组合方差计算方法如下：Var(ax+by)=a2Var(x)+b2Var(y)+2abCov(x，y)Var(ax+by)=a2Var(x)。
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