概率论中不相关和独立怎么区别？x1=x2=-2 x3为什么并不是两两相关呢？不相关就是无关吗

所以不相关指的是不线性相关，也即相关系数为0，而独立的条件更强一些，他把所有的相关可能性都否决了，所以独立肯定不相关（默认为不“线性相关”，即做多次抽样实验Y=aX+b成立的概率很低），不相关不一定独立

独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思。但两者是有区别的。结论：（1）X与Y独立，则X与Y一定不相关 （2）X与Y不相关，则X与Y不一定独立 证明：（1）由于X与Y独立，所以f(xy)=f(x)f(y),（f为概率密度函数）于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy =∫∫[f(x)*f(y)]dxdy =...

1、描述对象不同 独立描述的对象是事件，涉及的是A，B是两事件；不相关描述的对象是随机变量，涉及的是随机变量 X 和 Y 。2、判断条件不同 独立的判断条件是概率，如果满足等式 p(AB)=P(A)P(B)，则事件相互独立；不相关的判断条件是相关系数，如果随机变量 X 和 Y 的相关系数为0，则X和Y ...

语义上来讲，独立是指变量之间完全没有关系，但是不相关则仅要求变量之间没有线性关系，因而独立的要求更高，独立的变量一定是不相关的，但是不相关的不一定是独立的，即独立是不相关的充分不必要条件。举例说明：X,Y均匀分布在单位圆上，因为是圆是对称的，画一条线性回归的线，线的斜率可以为任意值...

结论：（1）X与Y独立，则X与Y一定不相关 （2）X与Y不相关，则X与Y不一定独立 证明：（1）由于X与Y独立，所以f(xy)=f(x)f(y),（f为概率密度函数）于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy =∫∫[f(x)*f(y)]dxdy =∫f(x)dx*∫f(y)dy =E(X)E(Y)所以：E(XY)=E(X)E(Y)，即X，Y...

1.互不相容和对立事件的区别和联系。互不相容：一个发生,另一个必然不发生，它们在一个概率空间内。对立事件：其中必有一个发生的两个互斥事件。区别和联系：互不相容中两个事件可以发生一个也可以不发生，对立事件有且仅有一个事件发生。2.独立与不相关之间的联系与区别。独立事件：两个事情互不...

一般情况下，独立一定不相关，不相关不一定独立。独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思.但两者是有区别的.相关性描述的是两个变量是否有线性关系,独立性描述的是两个变量是否有关系.不相关表示两个变量没有线性关系,但还可以有其他关系,也就是不一定相互独立。结论：1、X与Y独立,则...

不相关的等价条件：协方差为0/相关系数为0/期望之积等于积之期望。相互独立只是不相关的充分不必要条件。f（x，y）=f（x）f（y）—X，Y独立 E（XY）=E（X）E（Y）—X，Y不相关 这里F（x，y）为（X，Y）的联合分布函数，F（x）为一维随机变量X的分布函数，F（y ）为一维随机变量Y的...

相关一般指的是线性相关性，用相关系数来表示，相关系数为零代表两个变量间没有线性相关性。而独立意味着除了无线性相关外也不能有非线性相关，因此独立意味着不相关，但不相关不意味着独立，因为还可能有非线性相关的情况存在。相关理论：随机变量的独立性 　独立性是概率论所独有的一个重要概念。设x1...

但是指南上面第三问和你这个解答完全不一样，指南上写的是“因Z不一定服从正态分布，（X,Z）更不一定为正态分布，故尽管X与Z不相关，X与Z仍不一定相互独立。”不知道你的题目是什么样子的，但是如果题目仅仅说X与Y分别服从正态分布，是推不出来X和Y的联合分布（X，Y）也是正态分布的，要是这样...