Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02。
协方差的性质：
1、Cov(X。Y)=Cov(Y。X)；
2、Cov(aX。bY)=abCov(X。Y)。（a。b是常数）；
3、Cov(X1+X2。Y)=Cov(X1。Y)+Cov(X2。Y)。
由协方差定义。可以看出Cov(X。X)=D(X)。Cov(Y。Y)=D(Y)。
设X和Y是随机变量。若E(X^k)。k=1。2存在。则称它为X的k阶原点矩。简称k阶矩。
若E{[X-E(X)]k}。k=1。2存在。则称它为X的k阶中心矩。
若E{(X^k）（Y^p)}。k、l=1。2存在。则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩。
若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}。k、l=1。2存在。则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。
显然。X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩。方差D(X)是X的二阶中心矩。协方差Cov(X。Y)是X和Y的二阶混合中心矩。