最佳答案
協方差（Covariance）是衡量兩個隨機變量獨特變更的統計量。在統計學中，協方差可能幫助我們懂得兩個變量間的相幹程度跟偏向。打算協方差的公式絕對簡單，以下是打算協方差的基本步調。
總結 協方差表示兩個變量變更的一致性。假如兩個變量的變更趨向一致，即當一個變量增加時，另一個變量也會增加，此時協方差為正；假如變更趨向相反，即一個變量增加時，另一個變量增加，協方差為負；假如兩者之間不明顯的線性關係，協方差瀕臨於零。
具體描述
- 收集數據：起首，你須要收集兩個變量的數據集。這些數據應當是成對的，代表雷同時光點或許雷同前提下的察看值。
- 打算均勻值：對每個變量的數據集分辨打算其均勻值（均值）。
- 打算偏向值：對每個數據點，分辨打算其與各自變量均勻值的偏向。偏向值等於數據點值減去均勻值。
- 打算偏向乘積：對每對數據點的偏向，打算其乘積。
- 求跟：將全部偏向乘積相加，掉掉落總跟。
- 除以數據點的數量：將求跟後的成果除以數據點的數量（減去1，假如是樣本協方差，以避免偏小的估計）。
- 掉掉落協方差：經過上述步調後，所掉掉落的值即為兩個變量間的協方差。
公式 協方差的數學公式為： Cov(X, Y) = Σ[(X_i - μ_X) * (Y_i - μ_Y)] / (n - 1) 其中，X跟Y是兩個變量，X_i跟Y_i是它們的察看值，μ_X跟μ_Y是它們的均勻值，n是數據點的數量。
總結 協方差是一個有效的東西，幫助我們懂得兩個變量間的線性關係。經由過程以上步調，你可能輕鬆打算出兩個變量間的協方差，進而分析它們之間的關係。