相关函数的协方差的性质 协方差的性质：62616964757a686964616fe4b893e5b19e313334313532391、Cov(X，Y)=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。
设随机变量Y是X的线性函数Y=aX+b，且E（X）=μ，D（X）=σ^2，求随机变量（X，Y）的协方差矩阵 Cov(X，X)=DX=σ^2Cov(X，Y)=Cov(X，aX+b)=Cov(X，aX)+Cov(X，b)=aDX+0=aσ^2Cov(Y，Y)=D(aX+b)=(a^2)(σ^2)协方差矩阵为：|Cov(X，X)Cov(X，Y)|=|σ^2 aσ^2|Cov(X，Y)Cov(Y，Y)|aσ^2(a^2)(σ^2)|
随机过程想X（t)=Xcoswt，w是常数，X服从正态分布随机变量且E(X)=0 D(X)=1，求E(X(t))的期望，方差和协方差函数
