如何证明 1Var[X+Y]=Var[X]+2Cov(X，Y)+Var[Y]就用定义证明就行，Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2Var(Y)=E(Y^2)-[E(Y)]^2Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)所以Var[X+Y]=E[(X+Y)^2]-[E(X+Y)]^2=E(X^2+2XY+Y^2)-[E(X)+E(Y)}^2={.
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”
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。
