Die Kovarianzmatrix

In der Stochastik ist die Kovarianzmatrix Cov ⁡ ( X ) {\displaystyle \operatorname {Cov} (\mathbf {X} )} {\displaystyle \operatorname {Cov} (\mathbf {X} )} oder V ( X ) {\displaystyle {\boldsymbol {\operatorname {V} }}(\mathbf {X} )} {\displaystyle {\boldsymbol {\operatorname {V} }}(\mathbf {X} )} (oft auch Varianz-Kovarianz-Matrix bzw. Σ X {\displaystyle \mathbf {\Sigma } _{X}} {\displaystyle \mathbf {\Sigma } _{X}}) eine (je nach Kontext) positiv semidefinite oder positiv definite Matrix, deren Elemente auf der Hauptdiagonalen Varianzen darstellen und bei der alle übrigen Elemente Kovarianzen darstellen. Sie ist die Verallgemeinerung der Varianz einer eindimensionalen Zufallsvariable auf eine mehrdimensionale, d. h. auf einen Zufallsvektor.

weiteres dazu im Link:

https://de.wikipedia.org/wiki/Kovarianzmatrix