一维正态分布
设\(X\)为随机变量，概率密度函数为
\[f(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} \mathrm{e}^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}},-\infty<x<+\infty,
\]
二维正态分布
协方差反映了随机变量Ｘ和Ｙ之间“协同”变化的关系. 当Ｙ就是Ｘ时， cov(Ｘ,Ｙ)＝cov(Ｘ,Ｘ)＝Ｄ(Ｘ)协方差即为方差，这就是我们称其为协方差的原因.
参考资料：《概率论与数理统计（同济大学数学系）》
