随机变量的不相关性与独立性的关系是？

Question

随机变量的不相关性与独立性的关系是？

Answer 1

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且均匀分布。所以X和Y是不相关的，但是X，Y不是独立的，因为X、Y的取值对彼此有决定性影响。

扩展资料：

随机变量的类型：

1、离散型

离散型随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

2、连续型

连续型随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。

参考资料来源：百度百科-独立随机变量

参考资料来源：百度百科-不相关随机变量

Answer 2

两个随机变量相互独立,则这两个随机变量一定不相关,反之不成立,即两个随机变量不相关,这两个随机变量未必独立.

但有一种特殊情况:
若(X,Y)服从二维正态分布,则X与Y不相关等价于X和Y 相互独立.本回答被网友采纳