協方差的計算公式為cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])]，這裏的E[X]代表變量X的期望。
從直觀上來看，協方差表示的是兩個變量總體誤差的期望。如果其中壹個大於自身的期望值時另外壹個也大於自身的期望值，兩個變量之間的協方差就是正值。如果其中壹個變量大於自身的期望值時另外壹個卻小於自身的期望值，那麽兩個變量之間的協方差就是負值。
協方差的性質：
（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)。
由協方差定義，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。協方差作為描述X和Y相關程度的量，在同壹物理量綱之下有壹定的作用，但同樣的兩個量采用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。