协方差是一种统计学中的概念，用于衡量两个变量之间的线性关系强度。简单来说，它告诉我们当一个变量增加时，另一个变量是倾向于增加还是减少。如果两个变量的变化方向一致，则协方差为正；反之，如果变化方向相反，则协方差为负。
协方差的计算公式如下：
cov(X,Y) = Σ((Xi - X̄)(Yi - Ȳ)) / (n-1)
其中，Xi 和 Yi 分别代表 X 和 Y 的每个观测值，X̄ 和 Ȳ 分别表示 X 和 Y 的平均值，n 表示观测值的数量。
通过这个公式，我们可以量化两个变量间的相互关系。例如，在金融领域，协方差可以用来评估两种股票价格变动的相关性，从而帮助投资者构建更有效的投资组合。协方差的概念虽然简单，但在数据分析和机器学习中却扮演着极其重要的角色。🚀🔍
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