自协方差：指同一随机过程（或时间序列）在不同时间滞后（lag）下，变量与其自身的协方差，用来衡量序列在相隔一定步长时的线性相关程度。常写作 \(\gamma(k)=\mathrm{Cov}(X_t, X_{t-k})\)。除这一常见统计含义外，在更广义语境中也可指“对自身的协方差”的概念。
/tokvrins/
Autocovariance measures how a time series relates to its past values.
自协方差衡量时间序列与其过去取值之间的关系。
In ARMA modeling, the autocovariance function helps determine whether the process is stationary and how quickly dependence decays with lag.
在 ARMA 建模中，自协方差函数有助于判断过程是否平稳，以及依赖关系会随滞后增加而多快衰减。
由 **auto-**（“自身、自动”）+ covariance（“协方差”）构成。字面意思是“与自身的协方差”。该词在时间序列分析与随机过程理论中逐渐固定用法，用于描述序列内部的随时间滞后变化的相关结构。
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