协方差(协方差怎么算 例子)

一、协方差等于方差

方差是协方差的一种两个变量是相同的特殊情况。

方差：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度有两个公式cov(X,y)=Exy-EXEyDX=E(X)2-(EX)2DX是X的方差

所以cov(X,X)=E(X)2-(EX)2=DX

二、协方差公式

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越小y越小则x和y为正相关。

负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小；x越小y越大则x和y为负相关。

不相关：假设有两个变量x和y，若x和y变化无关联则x和y为负相关。

协方差在农业上的应用：

农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子（也称协变量）综合起来加以考虑。

比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。

三、方差与协方差的区别与联系

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。而方差是协方差的一种特殊情况。

协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。