協方差計算公式

　　1、公式：cov(x,y)=EXY-EX*EY 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。

　　2、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。

　　3、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。

　　1、平方差：a2-b2=(a+b)(a-b)。文字表達式：兩個數的和與這兩個數的差的積等於這兩個數的平方差。此即平方差公式

　　2、標準差：標準差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。在機率統計中最常使用作為統計分佈程度上的測量。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個數據集的離散程度。

　　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。