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”
时间序列分析-第四章 均值和自协方差函数的估计 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hotyouthy第四章均值和自协方差函数的估计本章结构均值的估计自协方差函数的估计白噪声检验§4.1均值的估计相合性中心极限定理收抄敛速度X的模拟计算均值、自协方差函数的作用AR，MA，ARMA模型的参数可以由自协方差函数唯一确定袭。有了样本之后，可以先估计均值和自协方差函数。然后由均值和自协方差函数解出模型参数。均值和自协方差可以用矩估计法求。还要考百虑相合性，渐进分布，收敛速度等问题。均值估计公式设x1，x2，xN是平稳列{Xt的观测。EXt的点估计为xN1Nxk1Nk把观测样本看成随机度样本时记作大写的X1，X2，XN相合性设统计量N是的估计，在统计学中有如下的定义^1如果EN，则称EN是的无偏估计。2如果当N，EN.则称N是的渐进无偏估计。3如果N依概率收敛到，则称N是的相知合估计。4如果Na.s.收敛到，则称N是的强相合估计。一般情况下，无偏估计比有偏估计来得好，对_于由(1.1)定义的XN。有EXN1N1EXkNk1N.k1N所以XN是均道值的无偏估计。均值估计的相合性好的估计量起码应是相合的。否则，估计量不收敛到要估计的参数，
非平稳的时间序列的处理方法有哪些 1、时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。2、宽平稳。
