COV(X,Y)是变量X,Y的协方差。这个链接可以查它的定义http://www.math.zju.edu.cn/Probability/course/chapter3-2.htm
Cov(X,Y),又称为X，Y的协方差，是用于衡量二维随机变量（X，Y）之间的（线性）相关性。若X，Y为二维离散随机变量，P（x，y）=P(X=x and Y=y)若X，Y为二维连续随机变量，有：P【（X,Y）∈A】=∫∫ f (X,Y) dxdy Cov的公式： Cov（X，Y）=E（XY）- E(X)*E(Y)Cov(X,Y)>...
其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差 复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合...
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。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。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...