随机向量的相关与独立

陈鹤峰

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随机向量的相关与独立

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 随机向量的相关与独立
- Un-correlativity and Independency of Normal Random Vectors(Variables)
- 广东工业大学学报 2011年28卷第2期页码：66-68
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  陈鹤峰（1973-）,男，讲师，硕士，主要研究方向为数理统计、图像处理、算法设计与分析
- 基金信息：
  
  广东工业大学青年基金资助项目（072040）
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：2011-06-25，
  
  纸质出版：2011
- 稿件说明：
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陈鹤峰. 随机向量的相关与独立[J]. 广东工业大学学报, 2011, 28(2): 66-68.

CHEN He-Feng. Un-correlativity and Independency of Normal Random Vectors(Variables)[J]. 2011, 28(2): 66-68.
陈鹤峰. 随机向量的相关与独立[J]. 广东工业大学学报, 2011, 28(2): 66-68. DOI：

CHEN He-Feng. Un-correlativity and Independency of Normal Random Vectors(Variables)[J]. 2011, 28(2): 66-68. DOI：

摘要

归纳了判断随机向量独立性和不相关的方法.这些方法简化了随机向量独立与不相关的判定.讨论了常见的误区及判别方法，并给出应用实例.对这些方法提出了扩充方向.

Abstract

or uncorrelated random vectors have many good properties. It is not enough to determine the un-correlativity or independency just by virtue of its definition and intuition. First

it summarized the methods of determining independence or uncorrelated random vectors. It is important to avoid judging errors. Then

some examples were given

based on these methods. Finally

the expansion of these methods was proposed.

关键词

Keywords

references

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