协方差表示不同随机变量之间关联的强弱。下面是四个变量ABCD之间的协方差表格：
当两个变量的协方差是负数时，表示一个变量值增加的同时，另一个变量值在减少。如果协方差是0，表示一个变量的值不会影响另一个变量。
常见的几种概率分布我们还是以抛硬币为例，这个随机变量只能取正面1、反面0两个值，是一种伯努利分布：
对抛硬币来说， φ=0.5。
如果我们要预测n次抛硬币中有k次出现正面的概率是多少，还需要引入二项分布：
其中p表示硬币在单次投掷中出现正面的概率，也就是0.5。
以上是离散变量的情况，对于连续的随机变量，还有最常见的高斯分布（正态分布）、指数分布等等。
高斯分布在概率论中具有非常重要的地位，在统计学中，很多随机变量都符合高斯分布。它的定义如下：
