x与y不相关是x与y相互独立

XY不相关时，X、Y不一定独立。

解：

X、Y不相关是指X、Y无线性关系X、Y独立则是说明X与Y无任何关系。

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。

不相关是指不线性相关，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。

设A、B是两事件，如果满足等式P(A∩B)=P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A，B相互独立，简称A、B独立。 1、P(A∩B)就是P(AB)。

2、若P(A)>0，P(B)>0则A、B相互独立与A、B互不相容不能同时成立，即独立必相容，互斥必联系。 扩展资料 两个变量是不是相关变量需要用相关系数r来判定，相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。 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。