協方差的大小是否大於絕對值？

絕對值。 它越大，變數的隨機性就越高。

的獨立性越小，如果不考慮隨機變數的相互關係，則絕對值的協方差越大。

越大。 如果兩個變數以相反的方向變化，則其中乙個變數大於其自身的期望值。

如果另乙個變數小於其預期值，則兩個變數之間的協方差為負。

協方差表示兩個變數的總誤差，而方差則表示乙個變數的誤差。 如果兩個變數具有相同的趨勢，即如果其中乙個變數大於其期望值，而另乙個變數大於其期望值，則兩個變數之間的協方差為正。

性質：如果兩個隨機變數 x 和 y 彼此獨立，則 e[（x-e（x））（y-e（y））]=0，所以如果上述數學期望值。

如果它們不為零，那麼 x 和 y 一定不能相互獨立，也就是說它們之間存在某種關係。

協方差和方差之間的關係如下：

d（x+y）=d（x）+d（y）+2cov（x，y）d（x-y）=d（x）+d（y）-2cov（x，y） 協方差與期望值相關，如下所示：

CoV（x，y） = e（xy）-e（x）e（y） 協方差性質：

1）cov(x，y)=cov(y，x)

2）CoV（ax，by）=abcov（x，y），（a，b為常數）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）。

協方差反映了兩個變數之間的關係。

你在這裡指的是兩種投資方式之間風險變化之間的關係。

當協方差為正時，兩種投資方式的風險方向相同，即一種投資方式的風險增大和減少，另一種投資方式的風險也增減。

當協方差為負時，兩種投資方式的風險反轉，即一種投資方式的風險增大減小，另一種投資方式的風險增大。

當協方差為零時，兩種投資方式的風險之間沒有相互影響。

且協方差越大，關係強度越強，風險強度在同方向或反方向上的協同作用越明顯，反之亦然。

因此，你在這裡說的協方差很小，說明兩種或幾種投資方式之間的風險變化的影響不是很重要，這樣的投資組合可以降低甚至消除非系統性風險（由特殊因素引起的風險，與整個市場沒有系統、全面地聯絡， 但僅對個別或少數退貨有影響）。

協方差具有加號或減號，因此加號或減號表示兩組隨機變數之間相互關係的方向。

此外，協方差的絕對值表示兩組隨機變數之間關係的強度。 絕對值越大，兩組隨機變數的獨立性越低，或者它們之間的相關性越強。

因此，如果協方差大小比較不考慮兩組隨機變數之間的關係方向，可以說絕對值更大。

協方差和方差都是統計學中常用的概念，用於衡量隨機變數之間的關係以及變數的離散程度。

方差是衡量隨機變數離散程度的指標。 對於隨機變數 x，其方差表示觀測值與其平均值之間的離散程度。 方差的計算公式為：

var（x）=e[（x-e[x]）²

其中 var（x） 是隨機變數 x 的方差，e[x] 是 x 的期望（均值），e[.]。] 表示接受期望。

協方差是兩個隨機變數之間相關性的度量。 對於兩個隨機變數 x 和 y，它們的協方差表示 x 和 y 的觀測值偏離其各自均值的程度以及 x 和 y 之間的關係。 協方差的計算公式為：

cov（x，y）=e[（x-e[x]）*y-e[y]）]

其中 cov（x，y） 表示 x 和 y 的協方差，e[x] 和 e[y] 分別表示 x 和 y 的期望值（均值），e[.] 表示接受期望。

協方差和方差之間存在一定的關係。 如果我們考慮隨機變數 x 和自身的協方差，即 cov（x，x），這等價於 x 的方差。 這是因為方差衡量隨機變數與其平均值之間的距離，而協方差包含兩個變數均值之間距離的度量，當兩個變數相同時，均值相等，因此協方差等於方差。

總之，方差和協方差用於描述變數的離散程度和變數之間的關係。 方差是衡量單個變數離散程度的度量，協方差是衡量兩個變數之間相關性和離散度的度量。 在某些情況下，協方差也可以等同於方差，即單個變數和自封局的協方差等於方差。