协方差这个名字，听起来好像和方差有些相似，那么它背后的含义是什么？研究的是什么问题？
用最通俗的说法就是，协方差研究的是两个变量在变化的过程中，是同方向的变化，还是反方向的变化，例子，变化的程度如何？，
变量A变大的时候，变量B也跟着变大，说明这变量A和变量B是同方向变化的，协方差是正的。
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变量A变小的时候，变量B也跟着变小，说明变量A和变量B是反方向变化的，协方差是负的。
cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY 举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1。.
从数值上来看，协方差的数值越大，表示变量A和变量B的同向长度就越大。
说了这么多，协方差的公式是怎么表示的呢？
协方差的公式
协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
简单的解释一下这个公式所表达的含义，协方差怎么算，用通俗的语言来说，就是变量A与它的均值a的差乘以变量B减去它的均值b的差，取和算平均值后的结果就是协方差。
变量A的走向
变量B的走向
通过上面的两个折线图，我们可以发现，变量A的走势与变量B的走势相同，如果变量A的均值a和变量B的均值b比较接近，那么我们可以知道，A和B每时每刻的方向的变化都是相同的，正负号是相同的，所以，协方差得出的值也是正值，所以，A和B的变化方向是相同的。
协方差计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。这里的E[X]代表变量X的期。协方差用于表示变量间的相互关系，变量间的相互关系一般有三种：正相关，负相关和不相关。正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x。
