協方差是衡量兩個變量間關聯性大小的指標，它也可以用來衡量三個或三個以上變量之間的關聯性。協方差是描述兩個變量之間關系緊密程度的統計量，它可以衡量變量之間的正相關性和負相關性。協方差的公式表示為： Cov(X,Y)= ∑ (Xi-Xˉ) (Yi-Yˉ) / n 其中Xi和Yi分別表示第i個樣本的X和Y變量的取值，Xˉ和Yˉ分別表示X和Y的均值，n表示樣本數。當X和Y的變量有正相關性時，協方差值為正；當X和Y的變量有負相關性時，協方差值為負；當X和Y的變量沒有相關性時，協方差值為零。 拓展知識：協方差的平方（叫做協方差的方差或協方差矩陣）可以用來衡量變量之間的相關性，而皮爾森相關系數可以用來衡量變量之間線性相關性。