協方差是什么含義?
協方差在概率論和統計學中用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變量是相同的情況。
協方差表示的是兩個變量的總體的誤差，這與只表示一個變量誤差的方差不同。如果兩個變量的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大于自身的期望值，另外一個也大于自身的期望值，那么兩個變量之間的協方差就是正值。如果兩個變量的變化趨勢相反，即其中一個大于自身的期望值，另外一個卻小于自身的期望值，那么兩個變量之間的協方差就是負值。
協方差分析是怎么樣的呢?
將線回歸分析與方差分析相結合而產生的一種統計方法，其基本思想是將未加或難以控制的因素對應變量Y的影響看作是協變量X，建立協變量X與應變量Y的線回歸關系，利用該回歸關系將協變量X的值化為相等，計算應變量Y的均數，再對應變量Y的修正均數進行比較。
協方差分析的應用條件是各組觀察指標Y服從正態分布，各組觀察指標Y彼此，方差齊;各組協變量X與觀察指標Y存在線回歸關系，且斜率相同(回歸直線行)。
關鍵詞： 協方差分析衡量兩個變量總體誤差特殊情
