X	Y
	2	1
	3	2
	5	4
	3	3
	7	5
sum	20	15
mean	4	3
n	5	5

perfect
positive
negative
0

Covariance: X와 Y가 같이 변하는 정도
VarX: X의 구성원이 변하는 정도
VarY: Y의 구성원이 변하는 정도
CovX,Y: X와 Y가 동시에 변하는 정도
`Var[X]=[sum(X_i-bar(X))^2]/n=[sum(X_i-bar(X))(X_i-bar(X))]/n=s_X^2`
`Var[Y]=[sum(Y_i-bar(Y))^2]/n=[sum(Y_i-bar(Y))(Y_i-bar(Y))]/n=s_Y^2`
`Cov[X,Y]=[sum(X_i-bar(X))(Y_i-bar(Y))]/n=s_(XY)`

	X	Y	ds(X)	ds(Y)	ds(X)^2	ds(Y)^2
	2	1	-2	-2	4	4
	3	2	-1	-1	1	1
	5	4	1	1	1	1
	3	3	-1	0	1	0
	7	5	3	2	9	4	.	mean	4	3			16	10
n	5			s^2	3.2	2
				s	1.79	1.4

또한,

마지막 식이 문제를 일으킴 . . . . 단위가 달라지면 Covariance amount (공변량)이 달라지는가. . . .
`rho_(XY) = sigma_(XY)/sigma_X sigma_Y`

즉, 상관계수 로(rho)는 X,Y 각 변인의 공변량을 각 변인의 표준편차(sigma)로 나누어 준 값을 말한다. 위는 모집단일 경우이고 샘플에 관한 상관계수는
`r_(XY) = s_(XY)/s_X s_Y` . . . . 위의 데이터를 이용하여 r값을 구해보면
`r_(XY) = 2.4 / [1.79 * 1.414] = .949`

	X	Y	ds(X)	ds(Y)	ds(X)^2	ds(Y)^2		ds(XY)
	2	1	-2	-2	4	4		4
	3	2	-1	-1	1	1		1
	5	4	1	1	1	1		1
	3	3	-1	0	1	0		0
	7	5	3	2	9	4		6
mean	4	3		sum	16	10	sum	12
n	5			s^2	3.2	2	cov	2.4
				s	1.789	1.414
							r = covx,y/sxsy	0.949