在有限的二阶矩的情况下，两个共同分布的实值随机变数X和Y之间的协方差被定义为它们偏离各自期望值的期望乘积。但协方差的计算有多种形式，和定义的一般格式有所区别。
作图有误，应写为
cov(X,Y)=E（XY）-E（X）E（Y ） 被减数是没有逗号的
基本介绍
- 中文名：协方差
- 外文名：covariance
说到协方差的计算，首先看下统计学家对协方差的定义。
这里， 代表变数X的期望，一般可以理解为X的平均值。
根据协方差的线性推导，上述定义可以转化为下列形式:
计算公式（1）
这里，计算机计算时需要注意最后一个等式，这最后一个方程在计算浮点运算时容易发生灾难性的取消，因此应该避免这种情况。
计算公式（2）
计算公式二来自公式（1）的变形，公式（2）揭示了协方差的本质物理意义，也就是说协方差代表样本彼此差异的均值，详见
另外：需要注意，如果用协方差计算相关係数。协方差中的X,Y已经假设样本数据为全体数据的集合。此时，协方差公式中的标準差计算时，需要除以N而不是N-1。计算公式如下
当X为全体样本的数据时，标準差S的计算公式（3）
相关係数公式（4）
