21、若两个随机变量的协方差为零，则这两个随机变量相互独立。
相似题目
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设随机变量126X，X，L，X的期望均为0，方差均为1，且任意两个随机变量的相关系数都为1/3，令123Y=X+X+X，456Z=X+X+X，则Y与Z的相关系数为（）。
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如果两个随机变量的协方差为零，则这两个随机变量是独立的。
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线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
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若两个变量之间的相关系数为-1，则这两个变量是（）
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如果两个随机变量不相关，则这两个随机变量一定相互独立。
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UE在小区接收信号电平是两个随机变量之和，一个是（）随机变量，符合（）分布；另一个是（）随机变量，符合（）分布。
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若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是( )
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对任意两个随机变量X,Y，若E(XY)=E(X)E(Y),则X与Y相互独立
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两个随机变量和的方差等于分别方差的和.
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11、若两个随机变量是互相统计独立，它们一定是不相关的。
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设X和Y是两个相互独立的随机变量，已知D（X)=60，D（Y)=80，则Z=2X-3Y+7的方差为（）A.100B.960C
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设X和Y为两个随机变量，D（X)=10，D（Y)=1，X与Y的协方差为-3，则D（2X-Y)为（）A.18B.24C.38D.53
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设X与Y是两个随机变量，且D（X)=4，D（Y)=9，D（X+Y)=7，求函数的方差D（X-Y)与相关系数ρXY．
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设两个相互独立的随机变量X，Y方差分别为6和3，则随机变量2X-3Y的方差为()
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“若两个随机变虽在统计上独立，则两者的相关系数为零。但反之未必成立。也就是说，等相关不意味着统计独立性。然而，如果两个变量都是正态分布的，则零相关必然意味着统计独立性。”试利用下面的两个正态分布变量K和x的联合概率密度函数(又称双变量正态概宰密度函数，bivariatenormalprobabilitydensityfunction)来证明这一命题。
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设两个相互独立的随机变量X和Y的方差分别是4和2，则随机变量3X - 2Y的方差为（）。
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设两个随机变量x、y的方差分别为4和9,相关系数为0.1,则D（X+Y)=14.2。（)
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设两个相互独立的随机变量X和Y的方差分别为4和2，则随机变量3X-2Y的方差为44是多少。
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若两个变量之间的相关系数是-1，则这两个变量是（）。
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21、如果两个变量之间存在正相关，且所有相关点都落在回归线上，则这两个变量的相关系数
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6、对于任意两个随机变量X和Y，若D（X+Y)=DX+DY，则（）
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若二维离散型随机变量（X,Y)的两个边缘分布律已知，则（X,Y)的联合分布律就唯一确定了。
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两个随机变量和的方差等于它们各自方差的和。（)
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8、在相关分析中，要求两个变量都是随机的；在回归分析中，要求两个变量都不是随机的。
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