協方差和相關性是兩個概念，它們有著密切的關系。 協方差是兩個變量之間的變化趨勢的度量，可以用來衡量兩個變量之間變化趨勢的線性關系。而相關性是指兩個變量之間的線性關系的強度，表示兩個變量之間的線性關系有多強。 協方差是一種衡量變量變動趨勢是正相關還是負相關的度量，協方差值為正表示這兩個變量之間有著正相關，協方差值為負表示這兩個變量之間有著負相關。而相關性的概念就更進一步，是用來衡量變量之間的相關強度，當兩個變量的相關性較強時，它們之間的協方差值在 [-1，1] 之間的一個值。 總之，協方差是用來衡量兩個變量之間的變動趨勢的一種度量，而相關性則是更進一步衡量兩個變量之間的線性關系的強度。相關性的結果依賴于協方差的值，即當協方差值越大，相關性也就越強。 拓展知識：除了協方差和相關性，還有多種衡量變量之間關系的統計方法，例如秩相關系數、Kendall-Tau相關系數、Spearman 相關系數等。