若“协方差为0,同时相关系数为0”包含在条件要求内，则其为相互独立的充分条件。否则，为既不充分又不必要条件。 若随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布，则X与Y独立的充要条件是X与Y不相关。
对任意分布,若随机变量X与Y独立, 则X与Y不相关，即相关系数ρ=0.反之不真. 但当随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布时,若X与Y不相关, 即相关系数ρ=0, 可以得到联合分布密度函数是两个边缘密度函数的乘积，所以X与Y独立。 简单地说，随机变量X,Y不相关不能保证X,Y相互独立，反之则可以。
匿名回答于2021-09-23 22:56:49
XY不相关指的是两个随机变量之间的协方差为零，即它们之间没有线性相关性。如果两个随机变量的协方差为零，那么它们之间不存在直接的关系，也就是说，它们的变化互相独立，相互之间没有影响。
河相互独立是指两个或多个事件之间的发生是相互独立的。也就是说，它们之间没有任何关系，一个事件的发生与其他事件的发生没有影响，互相独立。例如，掷硬币的结果和投骰子的结果就是相互独立的事件。
因此，两者的区别在于，XY不相关是用于描述两个随机变量之间的关系，而河相互独立是用于描述两个或多个事件之间的关系。在实际应用中，我们需要根据具体的问题选择合适的概率概念，以便更好地描述和分析问题。
匿名回答于2022-11-23 19:52:48
不相关和独立在随机变量中的区别:
假设X为一个随机过程，则在t1和t2时刻的随机变量的相关定义如下(两个随机过程一样):
(1)定义Kx(t1，t2)=E{[X(t1)-Mx(t1)][X(t2)- Mx(t2)}为协方差函数，若K=0，即相关系数为0，则称之为不相关;不相关只是说二者没有线形关系，但并不代表没有任何关系。
(2)独立，就用他们的概率分布函数或密度来表达。联合分布等于他们各自分布的乘积，独立的定义是 F(x,Y)=F(x)F(Y)，就称独立。
匿名回答于2022-11-29 04:57:48
随机变量是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。
另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但我们可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。
扩展资料
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的
匿名回答于2022-11-29 07:58:52
