如何理解協方差和協方差矩陣

協方差 兩個一維隨機變量 X , Y X,Y X,Y之間的協方差： c o v ( X , Y ) = ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) ( Y i − Y ˉ ) n − 1 cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{n-1} cov(X,Y)=n−1∑i=1n​(Xi​−Xˉ)(Yi​−Yˉ)​ 協方差的意義：

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