協(xié)方差（Covariance）在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差，代表了兩個(gè)變量之間的是否同時(shí)偏離均值，協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量總體誤差的期望。

而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。

如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說(shuō)如果其中一個(gè)大于自身的期望值時(shí)另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值；如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)變量大于自身的期望值時(shí)另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。

如果X與Y是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，那么二者之間的協(xié)方差就是0，因?yàn)閮蓚€(gè)獨(dú)立的隨機(jī)變量滿足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反過(guò)來(lái)并不成立。即如果X與Y的協(xié)方差為0，二者并不一定是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。

協(xié)方差Cov(X,Y)的度量單位是X的協(xié)方差乘以Y的協(xié)方差。而取決于協(xié)方差的相關(guān)性，是一個(gè)衡量線性獨(dú)立的無(wú)量綱的數(shù)。

當(dāng) cov(X, Y)>0時(shí)，表明 X與Y 正相關(guān)；

當(dāng) cov(X, Y)<0時(shí)，表明X與Y負(fù)相關(guān)；

當(dāng) cov(X, Y)=0時(shí)，表明X與Y不相關(guān)。