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时间序列是按时间顺序排列的数据序列。在时间序列Xt中，t表示时间索引，Xt表示在时间t的观测值。我们可以通过图形来直观地理解时间序列的概念，看到数据点随时间的变化规律。
当时间序列服从正态分布时，每个时点的观测值都遵循正态分布。不同时点可能有不同的均值μt和方差σt的平方。图中展示了三个不同时点的正态分布，它们具有不同的参数，体现了时间序列中每个时点分布特性的变化。
自相关函数定义为协方差除以标准差的乘积，用来衡量时间序列在不同滞后h下的线性相关性。当h等于1时，我们比较相邻时点的相关性；当h等于2时，比较间隔一个时点的相关性。红色线段展示了不同滞后下时间序列值之间的对应关系。
协方差函数定义为两个时点观测值的协方差，等于它们偏差乘积的期望值。协方差函数与自相关函数的关系是：自相关函数等于协方差函数除以零滞后的协方差。协方差函数具有重要性质：零滞后时等于方差，且关于零点对称。
自相关矩阵是n乘n的矩阵，其中第i行第j列的元素等于滞后绝对值i减j的自相关函数值。矩阵具有重要性质：主对角线元素都是1，因为任何序列与自身的相关系数为1；矩阵关于主对角线对称；相同滞后的元素具有相同的值。