方差：是用来反应数据离散程度
理论公式：
例 95 85 75 65 55 45 的方差
均值E(x)=(95+ 85+ 75+ 65+ 55+ 45)/6=70 n=6（总体个数）

实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：
S^2= ∑（X-Xi ） ^2 / （n-1） 所以n需要减1 ，Xi是x的均值。

协方差： 用于反映两个维度之间的数据偏离期望值的相关性
公式：

当 Cov(X, Y)>0时，表明 X与Y 正相关；
当 Cov(X, Y)<0时，表明X与Y负相关；
当 Cov(X, Y)=0时，表明X与Y不相关。
例
Xi 1.1 1.9 3
Yi 5.0 10.4 14.6
E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2
E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10
E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02

协方差矩阵

和所有的维度做一次协方差可以得到协方差矩阵