第1个回答 2022-12-31
自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移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。
扩展资料
在有限的二阶矩的情况下，两个共同分布的实值随机变量X和Y之间的协方差被定义为它们偏离各自期望值的期望乘积。但协方差的计算有多种形式，和定义的一般格式有所区别。
需要注意，如果用协方差计算相关系数。协方差中的X,Y已经假设样本数据为全体数据的集合。此时，协方差公式中的标准差计算时，需要除以N而不是N-1。
参考资料：百度百科-协方差计算
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