协方差是统计学中用于衡量两个变量间线性相关程度的量，它可以用来描述两个变量之间的关联关系。通过计算其样本每个变量取值和均值的差值，可以判断正负相关程度，而偏方差则可以提取出变量X变化是否会引起变量Y变化的关联关系。

协方差是一种衡量两个变量间关系强弱的统计量，它可以表示两个变量间的线性相关程度。协方差可以用来评估两个变量间的相关性，分析变量之间的关联。

协方差的计算公式如下：

Cov(X,Y)=(Xi-X)(Yi-Y)/n

其中Xi和Yi表示第i个变量X和Y的取值，X和Y表示样本的均值，n表示样本的个数。

如果两个变量的取值几乎完全相同，意味着变量间的线性关系是强相关的，协方差就会接近于正值。如果两个变量的取值几乎完全相反，意味着变量间是负相关的，协方差就会接近于负值。

要注意的是，协方差的结果只能说明两个变量之间的相关性，但不能区分这种相关性是正相关还是负相关。

拓展知识：

偏方差是协方差的变形，它可以用来衡量变量间的离差相关性。偏方差一般只考虑变量X的变化对变量Y的影响，而不考虑变量Y的变化对变量X的影响。偏方差可以用来分析变量X变化是否会引起变量Y变化。偏方差的计算公式如下：

Cov(X,Y)=(Xi-X)(Yi-Y’)/n

其中Xi和Yi表示第i个变量X和Y的取值，X和Y’分别表示样本X和Y的均值，n表示样本的个数。