核心公式（总体协方差）

•      X、Y 为两个随机变量。
•      μₓ 是 X 的总体均值，μᵧ 是 Y 的总体均值。
•      E [・] 表示数学期望（即所有可能取值的平均）。

     实用计算式（总体 / 样本）

1.      总体协方差（已知全部数据）：
        Cov (X, Y) = [Σ(Xᵢ - μₓ)(Yᵢ - μᵧ)] / N

•      Xᵢ、Yᵢ 是变量的第 i 个观测值，N 是总体数据总数。

2.      样本协方差（仅抽样数据，无偏估计）：
        Cov (X, Y) = [Σ(Xᵢ - X̄)(Yᵢ - Ȳ)] / (n - 1)

•      X̄ 是样本均值，Ȳ 是样本均值，n 是样本数据个数。
•      分母用 n-1 是为了修正样本与总体的偏差，保证估计无偏。

     关键说明

•      结果为正，说明 X、Y 正相关；结果为负，说明负相关；结果接近 0，说明线性相关性弱。
•      协方差的数值大小受变量单位影响，无法直接衡量相关强弱（需结合标准差计算相关系数）。