# 💡 Summary
例子：$X$ 是身高，$Y$ 是体重，$z$ 是此身高体重对应的人数/[[概率密度]]
$X$和$Y$的联合分布可以想象成一座山，类似[[梯度下降]]
- 方差 = 山体的**胖瘦宽窄**
- 山顶越尖 → 方差越**小**（数据集中在均值附近）
- 山顶越平 → 方差越**大**（数据分散）
- [[相关系数]] = 山有多**扁**（-1到1，越接近±1越扁）
- 山脊沿着 $y=x$ 方向延伸：[[正相关]]
- 山脊沿着 $y=-x$ 方向延伸：负相关
- [[协方差]]和[[相关系数]]它们描述同一件事，只是单位不同
- 山体躺倒的**方向**（东北or西北）
- 固定方差改变协方差其实就是相关性变了
[[边缘分布]]就是把山拍扁，压到一个切面上
[[条件分布]]就是把山取一个切面，不管其他部分
# 🧩 Cues
[[协方差]]
# 🪞Notes