關鍵詞:協方差Cov(X，Y)
相關系數Corr(X，Y)
相關程度
1
協方差和相關系數的定義和性質
讓(x)
y)是二維隨機變量，如果E{
[
X-E
]
[
Y-E
]
}存在，這個數學期望稱為X和Y的協方差，記為Cov(X，Y)=E{
[
X-E
]
[
Y-E
]
}，尤其是Cov(X，X)=Var(X)。
從協方差的定義可以看出，它是X的偏差“X-E(X)”
與Y的偏差“Y-E(Y)”的乘積的數學期望。因為偏差可以是正的或負的，所以協方差也可以是正的或負的，也可以是零。其具體表現如下:
當cov (x，y)>；0，x和y據說正相關，然後兩個偏差。
[
X-E
]
與[
Y-E
]
同時增加或減少，因為E(X)和E(Y)都是常數，相當於X和Y同時增加或減少，這就是正相關的意義。