Ковариационная матрица

[Learner]

Добрый день всем! Прошу помощи в объяснении как использовать ковариационную матрицу погрешностей на практике. Нашел, что это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов. Ковариационная матрица случайного вектора — квадратная симметрическая матрица, на диагонали которой располагаются дисперсии компонент вектора, а внедиагональные элементы — ковариациями между компонентами.
Но пока извиняюсь за выражение, туплю, не могу понять как ее применить.
Расскажу для чего я хочу применить составление матрицы. Рассмотрим например многоугольник со сторонами, каждая из которых измерена с определенной погрешностью. Погрешность определения его периметра будет определяться данными погрешностями. Здесь все понятно. Но если таких многоугольников не один, а группа, например 20. То наверное можно построить ковариационную матрицу погрешностей периметров. И тогда при рассмотрении группы можно как то уменьшить погрешность в "относительных" измерениях определения периметров используя корреляционные связи между погрешностями разных многоугольников. Но как уменьшить, как вычислить эти уменьшенные погрешности, ведь диагональные элементы матрицы - это не уменьшенные погрешности.Осознаю, что у меня нет понимания в данном вопросе. Буду рад любым ответам.