协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。
方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。如果两个变量的变化趋势一致，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，那么两个变量之间的协方差就是负值。
协方差在农业上的应用
农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子（也称协变量）综合起来加以考虑。比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。当两个变量相关时，用于评估它们因相关而产生的对应变量的影响。当多个变量独立时，用方差来评估这种影响的差异。当多个变量相关时，用协方差来评估这种影响的差异。
协方差计算公式
协方差计算公式为：COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
协方差变量间相关的关系
一般有三种：正相关、负相关和不相关。
1、正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x越小y越小则x和y为正相关。
2、负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小；x越小y越大则x和y为负相关。
3、不相关：假设有两个变量x和y，若x和y变化无关联则x和y为负相关。
