方差这个是什么就不说了;
协方差定义在两个随机变量上(设$E(X)=mu$,$E(Y)=upsilon$):
$cov(X,Y)=E[(X-mu)(Y-upsilon)]=E(XY)-mu upsilon$
若X和Y统计独立,那么协方差为0。
若随机变量为列向量,协方差为:
$cov(X,Y)=E[(X-mu)(Y-upsilon)^T]$
$cov(X,Y)=cov(Y,X)^T$
自协方差定义在随机过程上。如果$X_t$二阶平稳:
$gamma( au)=E[(X_t-mu)(X_{t+ au}-mu)]$
相应的,互协方差定义在两个随机过程上。
自相关/互相关类似于自协方差/互协方差,但不减直流。