covariance.

2つの変数が、それぞれの平均からのズレとして「一緒にどう動くか」を表す統計量。

母共分散Cov(X,Y)=E[(X−μX)(Y−μY)]。両変数が平均より同時に高い・低い傾向なら正、片方が高いとき他方が低い傾向なら負になりやすい。値の大きさは単位と尺度にも依存するため、強さを比較するには標準化したcorrelation（相関係数）が便利。

注意：共分散が0でも独立とは限らない。また相関・共分散から因果関係は結論できない。標本共分散は母共分散とは推定式の分母などが違い得る。

covariance between X and Y のように用いる。正・負の符号は線形な同時変動の方向を反映するが、絶対値だけで異なる尺度のデータを比較しない。

統計量：covariance / correlation

比較のポイント：単位に依存する共分散と標準化された相関係数

単位に依存する共分散と標準化された相関係数

違い：共分散は身長×体重の単位を持ち、相関係数は無次元になる。

言い換え：同一の変数に関する計算でも、統計量が異なるので数値の置換はできない。

co-「共に」とvariant「変化する」に関連するcovariantから発達した数学用語。

• 「co＝共に」「variance＝ばらつき」から、2つのズレを掛け合わせて見ると連想する（式そのものの語源ではない）。

「co＝共に」「variance＝ばらつき」から、2つのズレを掛け合わせて見ると連想する（式そのものの語源ではない）。 2つの変数が、それぞれの平均からのズレとして「一緒にどう動くか」を表す統計量。