Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02。
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)。
設X和Y是随機變量，若E(X^k)，k=1，2存在，則稱它為X的k階原點矩，簡稱k階矩。
若E{[X-E(X)]k}，k=1，2存在，則稱它為X的k階中心矩。
若E{(X^k）（Y^p)}，k、l=1，2存在，則稱它為X和Y的k+p階混合原點矩。
若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}，k、l=1，2存在，則稱它為X和Y的k+l階混合中心矩。
顯然，X的數學期望E(X)是X的一階原點矩，方差D(X)是X的二階中心矩，協方差Cov(X，Y)是X和Y的二階混合中心矩。
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