方差這個是什么就不說了；

協(xié)方差定義在兩個隨機(jī)變量上（設(shè)$E(X)=mu$，$E(Y)=upsilon$）：

$cov(X,Y)=E[(X-mu)(Y-upsilon)]=E(XY)-mu upsilon$

若X和Y統(tǒng)計獨立，那么協(xié)方差為0。

若隨機(jī)變量為列向量，協(xié)方差為：

$cov(X,Y)=E[(X-mu)(Y-upsilon)^T]$

$cov(X,Y)=cov(Y,X)^T$

自協(xié)方差定義在隨機(jī)過程上。如果$X_t$二階平穩(wěn)：

$gamma( au)=E[(X_t-mu)(X_{t+ au}-mu)]$

相應(yīng)的，互協(xié)方差定義在兩個隨機(jī)過程上。

自相關(guān)/互相關(guān)類似于自協(xié)方差/互協(xié)方差，但不減直流。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的方差，协方差，自协方差，互协方差，自相关，互相关的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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