「協方差」是統計學中的一個概念，用來衡量兩個隨機變數之間的關係或聯動程度。它的計算考慮了兩個變數的變化方向，若兩者同時增加或減少，則協方差為正；若一個增加而另一個減少，則協方差為負。協方差的數值大小則反映了這種關係的強度。
協方差是統計學中用來描述兩個變數之間共同變化的程度。當我們希望了解兩個變數如何相互影響時，協方差提供了一個有用的指標。它的正值表示兩個變數同向變化，而負值則表示反向變化。協方差的大小也能幫助我們分析變數之間的關係強度。
例句 1：
協方差可以幫助我們理解股票之間的關係。
Covariance can help us understand the relationship between stocks.
例句 2：
我們計算了兩個變數的協方差，以評估它們的相關性。
We calculated the covariance of the two variables to assess their correlation.
例句 3：
在財務分析中，協方差是一個重要的指標。
In financial analysis, covariance is an important indicator.
聯合變異數是指兩個隨機變數共同變異的程度，通常用於多變量統計分析中。它不僅考慮了單獨變數的變異，還考慮了它們之間的互動關係。這個概念在機器學習和數據分析中也非常重要，因為它能幫助我們理解多個變數之間的相互影響。
例句 1：
聯合變異數在多變量分析中非常重要。
Joint variance is very important in multivariate analysis.
例句 2：
我們需要計算聯合變異數來評估變數之間的關係。
We need to calculate joint variance to evaluate the relationship between variables.
例句 3：
機器學習模型常常依賴聯合變異數來提高預測準確性。
Machine learning models often rely on joint variance to improve prediction accuracy.
統計量是用來描述數據集特徵的數值，包括平均數、方差和協方差等。這些統計量幫助我們理解數據的分佈、趨勢和變化情況。在進行數據分析時，了解這些統計量的意義和應用至關重要。
例句 1：
協方差是一種統計量，用於分析變數之間的關係。
Covariance is a statistical measure used to analyze the relationship between variables.
例句 2：
在數據分析中，許多統計量都可以提供有價值的見解。
In data analysis, many statistical measures can provide valuable insights.
例句 3：
了解不同的統計量有助於我們做出更好的決策。
Understanding different statistical measures helps us make better decisions.