期望其實就是壹組數的平均值
協方差是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的壹種統計分析方法
兩個不同參數之間的方差就是協方差
相關系數r
相關系數是變量之間相關程度的指標。樣本相關系數用r表示,總體相關系數用ρ表示,相關系數的取值範圍為[-1,1]。|r|值越大，誤差Q越小，變量之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0，Q越大，變量之間的線性相關程度越低。
相關系數 又稱皮（爾生）氏積矩相關系數，說明兩個現象之間相關關系密切程度的統計分析指標。
相關系數用希臘字母γ表示，γ值的範圍在-1和+1之間。
γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關；
γ的絕對值越大，相關程度越高。
兩個現象之間的相關程度，壹般劃分為四級：
如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散，r的絕對值越小。當例數相等時，相關系數的絕對值越接近1，相關越密切；越接近於0，相關越不密切。當r=0時，說明X和Y兩個變量之間無直線關系。通常|r|大於0.75時，認為兩個變量有很強的線性相關性。
相關系數的計算公式為：
其中xi為自變量的標誌值；i＝1，2，…n；■為自變量的平均值，
為因變量數列的標誌值；■為因變量數列的平均值。
為自變量數列的項數。對於單變量分組表的資料，相關系數的計算公式為：
其中fi為權數，即自變量每組的次數。在使用具有統計功能的電子計算機時，可以用壹種簡捷的方法計算相關系數，其公式為：
使用這種計算方法時，當計算機在輸入x、y數據之後，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等數值，不
必再列計算表。