随着信息社会的发展，时间序列在各行各业的应用越来越广泛，从而时间序列的数据挖掘技术成为国内外研究学者的热点问题。如何对实时变化的多变量时间序列之间的数据进行统计分析，并挖掘出其背后所包含的信息及规律，是对时间序列实时处理所关注的一个问题。时间序列的统计分析，还能够给多变量时间序列处理提供很重要的信息支持。以往很多有关时间序列的统计分析工作大体上只是针对某一种统计量进行分析提出相对应的方案，更没有对时间序列的所有统计量提出一种具有普遍适用性的实时统计量计算方案。该课题的研究对于对时间序列的统计分析有实时性要求并满足高准确度的需求具有重要意义。本文通过对时间序列中的仿射关系理论的研究分析，依据矩阵论中的伪逆理论等知识，提出了一种适用于实时多变量时间序列动态统计量的新的计算方式。新计算方式的提出，在时间序列的统计量计算研究中有以下优点：(1)能够适应于实时时间序列的大部分统计量的动态计算，如均值、协方差、相关系数、点积等；(2)通过仿射关系新计算方式计算得到的动态统计量的相对误差水平与通过仿射关系计算的静态统计量有同一误差水平；(3)在有异常数据流的情形下，能够很好的保持动态统计量的计算误差水平；(4)在滑动窗口多分层处理方式中，具有独特的概要信息组合特点，满足滑动窗口中特定时间段的统计量查询请求。本文中有关仿射关系的新计算方式的理论分析，是对时间序列在静态统计量计算方面的理论补充及改进。理论分析及实验结果表明本文中的新计算方式能够很好的解决实时多变量时间序列的大多数动态统计量计算问题。更重要的是，与现有时间序列的静态统计量计算相比，本文方案在误差水平及时空开销上得到了较为满意的结果。此外，与利用DFT技术只能计算动态相关系数比，本文中仿射关系的新计算方式，能够适应大多数动态统计量的计算问题。