协方差的意义,协方差有啥用
协方差矩阵差异具有统计学意义是什么意思
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1、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。
2、而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
3、协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。
4、如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。
5、如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
相关系数和协方差所表示的意义有什么区别
相关系数和协方差所表示的意义区别：含义不同，作用不同。
一、含义不同：
协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标，通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度，正数说明两个项目一个收益率上升，另一个也上升，收益率呈同方向变化。如果是负数，则一个上升另一个下降，表明收益率是反方向变化。
二、作用不同：
协方差的绝对值越大，表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远。
由于协方差比较难理解，所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积，得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数。这个数就是相关系数。计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
表示
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
以上内容参考：百度百科-相关系数
序列相关中的协方差有什么用,有什么意义?
在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差.而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况.
协方差表示的是两个变量总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同.
如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值.
如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值.
