协方差代表了两个变量之间的是否同时偏离均值
如果正相关，这个计算公式每个样本对（Xi, Yi）, 每个求和项大部分都是正数，即两个同方向偏离各自均值而不同时偏離的也有，但是少这样当样本多时，总和结果为正下面这个图就很直观。下面转载自：/wuhzossibility/article/details/8087863
在概率论中两个随机变量方差 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况：
当 X, Y 的联合分布像上图那样时我们可以看出，大致上有： X 越大 Y 也越大 X 越小 Y 也越小，这种情况我们称为“正相關”。
当X, Y 的联合分布像上图那样时我们可以看出，大致上有：X 越大Y 反而越小X 越小 Y 反而越大，这种情况我们称为“负相关”。
当X, Y 的联匼分布像上图那样时我们可以看出：既不是X 越大Y 也越大，也不是 X 越大 Y 反而越小这种情况我们称为“不相关”。
怎样将这3种相关情况鼡一个简单的数字表达出来呢？
当X 与Y 正相关时它们的分布大部分在区域（1）和（3）中，小部分在区域（2）和（4）中所以平均来说，有E(X-EX)(Y-EY)>0
当 X与 Y负相关时，它们的分布大部分在区域（2）和（4）中小部分在区域（1）和（3）中，所以平均来说有(X-EX)(Y-EY)<0 。
当 X与 Y不相关时它们在区域（1）和（3）中的分布，与在区域（2）和（4）中的分布几乎一样多所以平均来说，有(X-EX)(Y-EY)=0
所以，我们可以定义一个表示X, Y 相互关系的数字特征也就是发布了14 篇原创文章 · 获赞 7 · 访问量 4万+
