协方差是统计学中使用的一种数值，用于描述两个变量间的线性关系。两个变量的协方差越大，它们在一系列数据点范围内的取值所呈现出的趋势就越相近（换句话说，两个变量的曲线距离彼此较近）。一般来说，两组数值x和y的协方差可以用这个公式计算：1/(n -1)Σ(xi - xavg)(yi - yavg)。其中n为样本量，xi是每个x点的取值，xavg为x的平均值，yi和yavg也类似。
1 使用标准方差公式
把你的数据整理成一系列(x,y)取值点。你只需要两个变量x和y的一系列取值就可以计算出方差。如果你使用的是一个图上的数据点，你的数据应该来自图上的一系列(x,y)交点。或者，则需要通过数学方法找出两个变量的一一对应值。
记下相对应的x/y数据对的数量。这就是“n”，即样本大小，计算方差时需要用到。
举个例子，假设我们开了一家熟食店，需要确定所发出的优惠券是否会对销量产生影响。我们可以将x定义为“在优惠日发放出去的优惠券数量”，将y定义为“当日销量”。
为了方便起见，我们使用上图中的表格作为参考，即，第一天我们发放出x=1优惠券，卖出y=8，第二天发放x=3优惠券，卖出y=6，等等。2 计算x的平均值
计算x的平均值。在得到一系列x/y取值之后，剩下的工作就不多了。首先计算x的平均值，将所有的x值相加再除以样本量（进一步参考我们关于计算平均值的文章）。
在我们的例子中，我们需要将上表中“x”栏中的数值相加，再除以数值的个数。计算1+3+2+5…，最终得到44。再除以9，得到44/9 = 4.89就是x的平均值
3 计算y的平均值
下一步是计算y的平均值，和计算x的平均值方法一样：把y的值相加，除以样本量
在我们的例子中，应该计算8+6+9+4…得到49。除以样本量，得到49/9 = 5.44即为y的平均值。见下
4 将计算出的值代入公式中
1/(n-1)Σ(xi - xavg)(yi - yavg)。注意公式中的sigma（Σ）符号，意思是每个x值都要减去平均值，再加起来（y也一样）。计算量比较大，所以需要非常仔细，避免出错。
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协方差值等于1意味着完全正相关。协方差值永远介于1和-1之间。在这个范围外的值说明计算出错了。根据协方差值接近1或-1的程度得出结论。例如，如果协方差值正好等于1，则两个变量完全正相关。也就是说，一个变量会随着另一个变量的增加而增加（减少而减少）。这种关系是完全线性的——无论变量取值多大或多小，两个变量之间的关系都一样。
