協方差：任意兩個變量的X和Y的協方差，記做：cov(X,Y)=E{ [X-E(X)] [Y-E(Y)] } ;
其性質有
1) Cov(X,Y)=Cov(Y,X);
2) Cov(aX,bY)=abCov(X,Y) ; a,b是常數
3）Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y);
4)若X,Y不相關，則Cov(X,Y)=0; （注：不相關不一定不獨立，獨立一定不相關）
協方差的簡化求法是：cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y);
隨機變量和的方差與協方差之間的關係式： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)
將協方差標準化就得到相關係數
協方差矩陣 相關資料網址 ：http://wenku.baidu.com/view/c5a2f3a2f524ccbff12184ba.html
多維正態密度函數 相關資料網址http://wenku.baidu.com/view/c639e884a0116c175f0e48e9.html
事情還沒有發生，要求這件事情發生的可能性的大小，是先驗概率。
事情已經發生，要求這件事情發生的原因是由某個因素引擎的可能性的大小，是後驗概率。