假设我们研究学生的数学成绩、英语成绩和学习时间之间的关系。收集了100名学生这三项数据作为样本。
样本协方差矩阵
计算得到的样本协方差矩阵如下（假设数据简化）：
[ V a r ( 数学 ) C o v ( 数学 , 英语 ) C o v ( 数学 , 学习时间 ) C o v ( 英语 , 数学 ) V a r ( 英语 ) C o v ( 英语 , 学习时间 ) C o v ( 学习时间 , 数学 ) C o v ( 学习时间 , 英语 ) V a r ( 学习时间 ) ] = [ 25 10 8 10 16 6 8 6 9 ] \begin{bmatrix} Var(数学) & Cov(数学,英语) & Cov(数学,学习时间) \\ Cov(英语,数学) & Var(英语) & Cov(英语,学习时间) \\ Cov(学习时间,数学) & Cov(学习时间,英语) & Var(学习时间) \end{bmatrix} \ = \begin{bmatrix} 25 & 10 & 8 \\ 10 & 16 & 6 \\ 8 & 6 & 9 \end{bmatrix} Var(数学)Cov(英语,数学)Cov(学习时间,数学)Cov(数学,英语)Var(英语)Cov(学习时间,英语)Cov(数学,学习时间)Cov(英语,学习时间)Var(学习时间) = 2510810166869
这里 V a r ( 数学 ) Var(数学) Var(数学)表示数学成绩的方差， C o v ( 数学 , 英语 ) Cov(数学,英语) Cov(数学,英语)表示数学成绩和英语成绩的协方差，以此类推，体现了实际样本中这三个变量之间的离散和相关关系。
隐含协方差矩阵
我们构建一个结构方程模型，假设学习时间会影响数学和英语成绩，通过模型计算得到隐含协方差矩阵：
[ 23 9 7 9 15 5 7 5 8 ] \begin{bmatrix} 23 & 9 & 7 \\ 9 & 15 & 5 \\ 7 & 5 & 8 \end{bmatrix} 23979155758
这是基于我们设定的模型，推导出来的变量之间的协方差关系。
比较拟合程度
用样本协方差矩阵减去隐含协方差矩阵，得到残差矩阵：
[ 25 − 23 10 − 9 8 − 7 10 − 9 16 − 15 6 − 5 8 − 7 6 − 5 9 − 8 ] = [ 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ] \begin{bmatrix} 25 - 23 & 10 - 9 & 8 - 7 \\ 10 - 9 & 16 - 15 & 6 - 5 \\ 8 - 7 & 6 - 5 & 9 - 8 \end{bmatrix} \ = \begin{bmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 1 \end{bmatrix} 25−2310−98−710−916−156−58−76−59−8 = 211111111
如果残差矩阵里的元素都比较小，就说明我们构建的这个模型推导出来的变量关系，和实际样本数据中的变量关系差异不大，模型拟合较好。但如果残差矩阵元素值较大，那就说明模型和实际数据不太相符，拟合程度差。
为了让你更好地理解，下面再以一个更简单的例子详细说明隐含协方差矩阵的计算过程：
假设我们有一个非常简单的结构方程模型，只包含两个观测变量 X X X和 Y Y Y，它们都受到一个共同的潜变量 Z Z Z的影响，且模型中路径系数分别为 a a a（ Z Z Z对 X X X的影响）和 b b b（ Z Z Z对 Y Y Y的影响），潜变量 Z Z Z的方差为 V a r ( Z ) = σ 2 Var(Z)\ =\sigma^2 Var(Z) =σ2。
首先，根据结构方程模型的理论，观测变量 X X X和 Y Y Y的方差可以表示为：
V a r ( X ) = a 2 × V a r ( Z ) = a 2 σ 2 Var(X)\ =a^2\times Var(Z)\ =a^2\sigma^2 Var(X) =a2×Var(Z) =a2σ2
V a r ( Y ) = b 2 × V a r ( Z ) = b 2 σ 2 Var(Y)\ =b^2\times Var(Z)\ =b^2\sigma^2 Var(Y) =b2×Var(Z) =b2σ2
观测变量 X X X和 Y Y Y之间的协方差可以表示为：
C o v ( X , Y ) = a × b × V a r ( Z ) = a b σ 2 Cov(X,Y)\ =a\times b\times Var(Z)\ =ab\sigma^2 Cov(X,Y) =a×b×Var(Z) =abσ2
那么，这个模型的隐含协方差矩阵就是：
[ V a r ( X ) C o v ( X , Y ) C o v ( Y , X ) V a r ( Y ) ] = [ a 2 σ 2 a b σ 2 a b σ 2 b 2 σ 2 ] \begin{bmatrix} Var(X)&Cov(X,Y)\\ Cov(Y,X)&Var(Y) \end{bmatrix} \ = \begin{bmatrix} a^2\sigma^2&ab\sigma^2\\ ab\sigma^2&b^2\sigma^2 \end{bmatrix} [Var(X)Cov(Y,X)Cov(X,Y)Var(Y)] =[a2σ2abσ2abσ2b2σ2]
例如，假设 a = 0.6 a \ = 0.6 a =0.6， b = 0.5 b \ = 0.5 b =0.5， σ 2 = 4 \sigma^2 \ = 4 σ2 =4，则：
V a r ( X ) = a 2 σ 2 = 0. 6 2 × 4 = 1.44 Var(X)\ =a^2\sigma^2\ =0.6^2\times4 \ = 1.44 Var(X) =a2σ2 =0.62×4 =1.44
V a r ( Y ) = b 2 σ 2 = 0. 5 2 × 4 = 1 Var(Y)\ =b^2\sigma^2\ =0.5^2\times4 \ = 1 Var(Y) =b2σ2 =0.52×4 =1
C o v ( X , Y ) = a b σ 2 = 0.6 × 0.5 × 4 = 1.2 Cov(X,Y)\ =ab\sigma^2\ =0.6\times0.5\times4 \ = 1.2 Cov(X,Y) =abσ2 =0.6×0.5×4 =1.2
所以隐含协方差矩阵为：
[ 1.44 1.2 1.2 1 ] \begin{bmatrix} 1.44&1.2\\ 1.2&1 \end{bmatrix} [1.441.21.21]
这就是在这个简单的结构方程模型下，通过模型设定的参数计算得到隐含协方差矩阵的过程。在实际的结构方程模型中，可能会有更多的观测变量、潜变量以及更复杂的关系，但基本的计算原理是类似的。