自相关函数的推导过程,泊松过程的自相关函数

自相关函数定义 2023-07-31 11:44 969 墨鱼

自相关函数定义

自相关函数的推导过程,泊松过程的自相关函数

首先，概念解释：自相关函数R(t1,t2):为了衡量随机过程x(t)在任意两个时刻(t1,t2)上获得的随机变量之间的关联程度。R(t1,t2) = E[ x(t1) x(t2) ] 或者写成R(τ) = E[ x(t) x(t+τ) 更多“请推导出ARMA(1,1)过程的自相关函数的解析表达式”相关考题考题在J2EE中，一下对SAX的描述，正确的是()。A.SAX是过程驱动的，文档的解析过程也就是SAX的

自相关函数(ACF, Auto Correlation Function)是描述某一个随机信号在不同时刻之间的相关程度。自相关函数相当于对信号本身做“互相关”，表示同一序列不同时刻的相关程度。利用自相1、自相关函数的计算方法2、偏自相关函数的计算方法参考：[1] 【概率论】随机变量的数字特征_流浪猪头拯救地球的博客-CSDN博客[2] 计算自相关系数acf和偏相

ˇ０ˇ 证明如下：设连du续型随机变量X~U(a,b)那么其分布函数F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b E(x)=∫F(x)dx =∫(a到b)(x-a)/(b-a(1). 自相关函数为偶函数，R_{xx}(\tau)=R_{xx}(-\tau),其图形对称于纵轴。因此，不论时移方向是导前还是滞后(τ为正或负),函数值不变；(2). 当τ=0时，自相关函数具有最大值，且等于信

二：相关系数和自相关函数相关系数相关系数的公式定义应该是非常熟悉的了，假设两样本向量X,Y那么对应求助ARMA（1,1）的自相关函数的推导过程，多谢！

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标签：泊松过程的自相关函数