随机变量的均值、方差、自协方差函数和自相关函数是如何刻画随机变量的？

均值函数、方差函数、自协方差函数、各阶原点矩、中心矩及其高阶自相关函数不随时间或所研究的时刻变化的是_______过程。

随机过程X（t） 的自相关函数是自协方差函数在方差为0时的特例

时间序列是非平稳的时候，则（）

平稳时间序列的自协方差函数和自相关函数均只依赖于时间的间隔长度而与时间的起止点无关。

方差是刻画随机变量的离散程度的数字特征。

对于平稳AR（1）过程来说，其自协方差与自相关函数并不相等

随机过程的自相关函数和协方差函数均由二维概率密度函数决定。

若随机过程在任意两个时刻所对应的随机变量统计独立，则其协方差函数等于 。

如附件所示，已知随机变量的概率密度函数，计算其期望与方差。

方差还是一个期望，是一种加权平均，它反映了随机变量取值对于它的均值平均偏移程度，如果X的方差越大，表明随机变量的取值越分散。方差越小，表明随机变量的取值越集中。