协方差cov计算公式 协方差等于零说明什么？
协方差等于零说明什么？
根据协方差的意义，当cov(X， Y)=0时，说明统计变量X与Y不相关。
1×0=0,是因为0乘以任何数字都等于0，还是因为1乘以任何数字都等于它的本身？
记得这个问题在网络上曾经引起热议，但是没有最后权威标准答案。
我认为，这两个答案都是对的，但是，必须把两个答案全部列出，才不会片面。理由如下:
在这个问题中，被乘数“1”和乘数“0”都是自然数。而且因为题目没有其它条件限制，两者逻辑地位应该是相等的。所以，应该分别从被乘数1的角度和乘数0的角度予以考察。
1.从被乘数1的角度看:自然数中，1乘以任何数，这个数保持不变。所以，可以认为，1x0=0是因为被乘数1的性质，使得乘数0保持不变；
2.从乘数0的角度看:自然数中，0乘以任何数，结果都为0。所以，可以说，1x0=0是因为乘数0的性质，使得自然数0保持不变。
两个随机变量的协方差cov=0，则ξ与η什么关系？
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)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：
COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
其中，E是期望值。它也可以表示为：
直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的方差，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。
如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0。
但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。
协方差cov(X，Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。
协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。
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