什麼叫協方差

　　1、協方差是用於衡量兩個變數的總體誤差，協方差的一種特殊情況是方差，即當兩個變數是相同的情況。

　　2、協方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來，質量因子是可以人為控制的。 迴歸分析是從數量因子的角度出發，透過建立迴歸方程來研究實驗指標與一個或幾個因子之間的數量關係。但大多數情況下，數量因子是不可以人為加以控制的。

　　1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。

　　2、協方差的定義，EX為隨機變數X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下機率論cov(x,y)=EXY－EX*EY。

　　3、協方差（Covariance）在機率論和統計學中用於衡量兩個變數的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變數是相同的情況。

　　4、協方差表示的是兩個變數的總體的誤差，這與只表示一個變數誤差的方差不同。 如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。

　　協方差矩陣計算用公式cov(x,y)=EXY－EX*EY。在數學中，矩陣是一個按照長方陣列排列的複數或實數集合，最早來自於方程組的係數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。

　　矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。