（不相关就是独立吗）不相关

什么情况独立等同不相关?独立一定不相关,什么情况下不相关也独立?或者...

正态分布时独立一定不相关，不相关一定独立。一般情况下，独立一定不相关，不相关不一定独立。

独立和不相关的关系：独立一定不相关，不相关不一定独立。不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有。对于均值为零的高斯随机变量，独立和不相关是等价的。不相关仅要求变量之间没有线性关系，因而独立的要求更高。

独立必定不相关，但不相关的不一定独立。比如只在圆x^2+y^2=1上均匀取点（x，y），则x，y不相关，但不独立。

不相关不一定独立。不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有，也就是说独立一定不相关，而不相关不一定独立。独立指单独的站立或者指关系上不依附、不隶属。依靠自己的力量去做某事。

协方差为0是不相关，独立可推出不相关，但是不相关不能推出独立。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。

A，B相互独立是指 P（A∩B）=P（A）*P（B），X，Y相互独立是指任何由X定义出的事件A都和任何 Y定义出来的事件B相互独立。A，B互不相容是指 P（A∩B）=0X，Y互不相关是指 X，Y 不线性相关（协方差Cov（X，Y）是零），但不一定是独立的独立必定不相关，但不相关的不一定独立。

不相关和独立的区别

1、独立和不相关在概率学中的含义略有不同：从概率的角度来看，不相关意味着两个变量之间没有线性关系，但它们可能存在某种非线性关系。独立则表示两个变量之间没有任何关系，既不存在线性关系，也不存在非线性关系。因此，独立一定意味着不相关，但不一定相反。

2、独立和不相关在概率学中的区别如下： 概率角度：- 不相关指的是两个变量之间没有线性关系。- 独立则意味着两个随机变量之间没有任何关系，既非线性也非非线性。独立变量之间不存在任何形式的依赖性，这比不相关的要求更为严格。

3、不相关不一定独立。不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有，也就是说独立一定不相关，而不相关不一定独立。独立指单独的站立或者指关系上不依附、不隶属。依靠自己的力量去做某事。形容彼此毫无关联。

4、概念不同：不相关意味着两个事件之间不存在显著的关联性或联系，它们之间没有或仅有微弱的依赖性或因果关系；独立则指两个事件之间不相互影响或相互依赖，一个事件的发生不会对另一个事件的发生产生作用。

5、概念不同：不相关是指两个事件之间没有明显的相关性或关系，即两者之间没有明显的依赖或因果关系；独立是指两个事件之间没有相互影响或相互依赖，即一个事件的发生与另一个事件的发生无关。

6、不相关和独立是两个不同的概念，它们之间存在一定的联系，但并不等同。首先，我们需要明确什么是不相关和独立。在统计学中，两个随机变量X和Y被称为不相关的，如果它们的协方差为0。

不相关和不相关的区别是什么?

概率理论角度：不相关性指的是两个变量之间不存在线性关系，而独立性则意味着两个随机变量之间没有任何关系。换句话说，独立性包含在非相关性之中，但非相关性不一定意味着独立。词汇意义角度：独立指的是单独存在或者在关系上不依赖于其他事物而自主行事。例如，“财政部很早就取得了独立。

概率角度：不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有，也就是说独立一定不相关，而不相关不一定独立。词义角度：独立指单独的站立或者指关系上不依附、不隶属。依靠自己的力量去做某事。形容彼此毫无关联。

“不相关”一词指的是两个或多个事物之间没有直接或间接的联系或关联。在某些情况下，不相关的事物可能会彼此存在，但是它们的存在不会对彼此产生任何影响或影响。例如，一个人的喜好和他们的职业并不相关，这意味着一个人的工作所从事的领域并不受他们的喜好所影响。

相关关系按形式与程度不同分为哪几类

1、相关关系按形式与程度不同分为三类：不相关，完全相关，不完全相关。不相关：当两个变量之间没有明显的统计关系时，就说它们是不相关的。例如，人的身高和他们的政治倾向之间可能没有明显的关联，因此可以说不相关。完全相关：当一个变量完全决定另一个变量时，就说它们是完全相关的。

2、按相关的程度不同，可分为完全相关、不相关、不完全相关。（2）按依存关系的表现形式不同，可分为线性相关、非线性相关。（3）按相关的方向不同，可分为正相关、负相关。（4）按研究变量的多少，可分为单相关、复相关。

3、【答案】：CD 客观现象的相关关系可以按不同的标准进行分类：①按相关的程度可分为完全相关、不完全相关和不相关；②按相关的方向可分为正相关和负相关；③按相关的形式可分为线性相关和非线性相关。

4、相关关系的种类：按相关程度分类：完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间。

5、对，按照相关形式不同分为：线性相关和非线性相关。线性相关——又称直线相关，是指当一个变量变动时，另一变量随之发生大致均等的变动，从图形上看，其观察点的分布近似地表现为一条直线；例如，人均消费水平与人均收入水平通常呈线性关系。

什么是不相关什么又是独立?

不相关就是两者没有线性关系，但是不排除其它关系存在，独立就是互不相干没有关联。

独立和不相关不相关的关系：独立一定不相关，不相关不一定独立。不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有。对于均值为零的高斯随机变量，独立和不相关是等价的。不相关仅要求变量之间没有线性关系，因而独立的要求更高。

- 不相关指的是两个变量之间没有线性关系。- 独立则意味着两个随机变量之间没有任何关系，既非线性也非非线性。独立变量之间不存在任何形式的依赖性，这比不相关的要求更为严格。换句话说，如果两个变量是独立的，那么它们一定不相关不相关；但是，如果两个变量不相关，它们不一定独立。

不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有，也就是说独立一定不相关，而不相关不一定独立。词义角度：独立指单独的站立或者指关系上不依附、不隶属。依靠自己的力量去做某事。形容彼此毫无关联。

不相关和不独立的区别

不独立是指两个事件之间没有直接的关系，即发生与否不会互相影响。在不独立的情况下，两个事件的发生是相互独立的，发生概率不会受到另一个事件的影响。不同的用途：不相关在统计学中非常重要，意味着当一个变量发生变化时，另一个变量的值不会受到直接影响。

不相关不一定独立。不相关是指不线性相关，而独立是指两个随机变量一点关系都没有，也就是说独立一定不相关，而不相关不一定独立。独立指单独的站立或者指关系上不依附、不隶属。依靠自己的力量去做某事。形容彼此毫无关联。

不相关和独立是两个不同的概念，它们之间存在一定的联系，但并不等同。首先，我们需要明确什么是不相关和独立。在统计学中，两个随机变量X和Y被称为不相关的，如果它们的协方差为0。

独立和不相关在概率学中的含义略有不同：从概率的角度来看，不相关意味着两个变量之间没有线性关系，但它们可能存在某种非线性关系。独立则表示两个变量之间没有任何关系，既不存在线性关系，也不存在非线性关系。因此，独立一定意味着不相关，但不一定相反。

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。

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