两个随机变量 相互独立的定义是什么？相关系数 意味着什么 相互独立是设A，B是两事2113件，如5261果满足等式P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A，B相互独4102立。随机变量表示随机试验各种1653结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。相关系数 意味着两个变量之间有因果，相关系数为0说明两变量不存在直线相关关系，但这并不意味着两个变量之间不存在其他类型的关系，比如非线性相关关系。扩展资料：注意事项：1、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。2、随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。3、由于引入随机变量是为了更好地研究随机现象，因此除了随机变量的定义要注意其实际意义外，更重要的是要有利于随机现象的研究。参考资料来源：-随机变量参考资料来源：-相互独立参考资料来源：-相关系数
具有函数关系的两个随机变量是否一定不相互独立？最好举个例子？
两个相互独立随机变量乘积的期望等于这两个随机变量期望的乘积. 离散情况下怎么证明？ 如果这三个随机变量互相是独立的，你这个式子才成立。你先考虑两个独立变量的情况，E（A*B）=COV（A，B）+E（A）*E（B）。因为独立，所以协方差COV（A，B）=0，所以E（A*B）=E（A）*E（B）。再把两个变量的情况推广到三个，就能得出E（A*B*C）=E（A）*E（B）*E（C）。扩展资料：用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎；而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。可见，虽然不能再进行比赛，但依据上述可能性推断，甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%，因此甲应分得奖金的100*75%75(法郎)，乙应分得奖金的的100×25%25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。参考资料来源：
随机变量线性相关和相互独立的关系 随机变量相互独立可以推出线性不相关。而线性不相关不能推出随机变量相互独立。所以随机变量线性不相关是相互独立的必要不充分条件
随机变量之间的关系是什么？ 在一次试验中可能出现也可能不出现的事件称为随机事件；在一次试验中出现结果的不确定性称为随机变量。表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机。
两个相互独立随机变量乘积的期望等于这两个随机变量期望的乘积.离散情况下怎么证明？ 只要把积分的过程改成求和就可以证明了，如图.
两个随机变量如果没有函数关系，那么它们一定是相互独立的么？回答最好有个例子~ 是的，没有函数关系，表明他们之间没有联系，比如你今天走路的步数，和另外一个人走路的步数，没有函数关系，他们之间没有函数关系，相互独立，互不影响
两个相互独立的随机变量，它们乘积的数学期望与各自的数学期望有什么关系？ 乘积的数学期望就是各自数学期望的乘积
相互独立随机变量的均数和方差加减的计算，相互独立随机变量的均数和方差加减，怎么计算呢，给大家简单的总结一下
