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相关系数两个随机变量XXX和YYY的相关系数定义如下：ρx,y=Cov(X,Y)Var(X)Var(Y)=E\begin{aligned}\rho_{x,y} &= \frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{Var(X)Var(Y)}} \\&= \frac{E}{}\end{aligned}ρx,y​​=Var(X)Var(Y)​Cov(X,Y)​=E​​自相关函数(Autocorrelation Function,ACF)参考[1] Ruey S. Tsay.金融时

时间序列之一参考：[1] Ruey S. Tsay.金融时间序列分析[D].王远林,王辉,潘家柱 译.

熵在信息论与概率统计中，熵(entropy) 是表示随机变量不确定性的度量。设XXX是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为：P(X=xi)=pi,i=1,2,⋯ ,nP(X=x_i)=p_i,i=1,2,\cdots,nP(X=xi​)=pi​,i=1,2,⋯,n则随机变量XXX的熵定义为：H(X)=−∑i=1npilog⁡pi(1)H(X)=-\sum_{i=1}^n p_i \log p_i \tag{1}H(X)=−i=1∑n​pi​logpi​(1)上述公式中，当对数以