=====공분산(covariance)=====

====공식====
$ \large 정석버전: Cov(X,Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])] $ \\
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$ \large 전개버전: Cov(X,Y) = E[XY] - E[X]E[Y] $ \\
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===공식변수설명===
E[X]: 확률변수 X의 기대값(평균) \\
E[Y]: 확률변수 Y의 기대값(평균) \\
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====개념====
두 변수 X와 Y가 있을 때, 공분산은 한 변수가 평균에서 벗어나는 경향이 다른 변수가 평균에서 벗어나는 경향과 어떻게 일치하는지를 나타낸다. \\
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공분산은 이하 세가지 형태가 있다.\\
1. 양의 공분산: X가 평균보다 클 때 Y도 평균보다 크고, X가 평균보다 작을 때 Y도 평균보다 작은 경향이 있다. 두 변수가 같은 방향으로 움직입니다. (예: 공부 시간과 시험 성적) \\
2. 음의 공분산: X가 평균보다 클 때 Y는 평균보다 작고, X가 평균보다 작을 때 Y는 평균보다 큰 경향이 있다. 두 변수가 반대 방향으로 움직입니다. (예: 늦잠 잔 시간과 남은 하루 시간)\\
3. 0에 가까운 공분산: 두 변수 사이에 일정한 선형 관계가 없다는 것을 의미.
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[[https://velog.velcdn.com/images%2Fyuns_u%2Fpost%2F3bf6ed20-0c40-459b-8fea-bc0175dbd769%2Fimage.png|각 형태에관한 평면 그래프]] \\
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