協方差公式是一種用于計算兩個隨機變量之間的線性關系的統計量，它表達了兩個變量在給定數據集中變化方式相關程度的大小，其為一正偶號數字，它表示了兩個變量之間的線性相關程度。那么協方差公式具體如下： 協方差公式： Cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])] 其中X和Y分別代表兩個隨機變量，E[X]表示X的期望值，E[Y]表示Y的期望值。這個公式表達的意思是，在給定的兩個變量X和Y，當一個變量發生變化時，另一個變量也會發生相應變化。 拓展知識： 協方差公式只能表示兩個變量之間的線性關系，在某些情況中，兩個變量可能存在非線性的關系，此時協方差就不能描述其關系了，這時可以使用相關系數公式來表示兩個變量間的關系。相關系數的公式定義如下： 相關系數公式： ρX,Y=Cov(X,Y)/(σX?σY) 其中， ρX,Y表示兩個變量X和Y的相關系數，Cov(X,Y)表示兩個變量的協方差，σX和σY分別表示X和Y變量的標準差。該公式表達的意思是，兩個變量X和Y之間的關系程度，通過計算其協方差和標準差之比，就可以得出。