两个随机变量X，Y的独立性：
Def：P(XY) = P(X)P(Y)
理解：独立→两个随机变量合起来和分开发生的概率是一样的
两个随机变量不独立，即一个变量影响另一个变量的发生概率
两个随机变量独立，即两个变量的是否发生相互不影响，用条件概率来理解的话，即P(A|B)=P(A)
两个事件是否独立，反映了 一个事件的发生是否影响另一个事件的发生
两个随机变量X,Y的相关性
Def: 用协方差来表示 Cov(X,Y) = E([X-E(X)][Y-E(Y)])
不相关的定义：E(XY)= E(X)E(Y)
相关性表示两个随机变量的变化趋势是否相关，若正相关则协方差大于0，负相关则协方差小于0，不相关则协方差等于0
相关性的理解：两个事件是否相关，反映了一个事件影响另一个事件如何发生
一个总结：独立→A不影响B的发生；不相关：A不影响B如何发生。
所以说，
独立一定不相关（因为 是否发生都不影响了， 更别提影响如何发生了）
不相关不一定就独立（因为不相关只能说明事件A不影响事件B如何发生，但不能说明事件A不影响事件B的发生）
to be continued, 感觉这个可以用个生动形象的例子说明，暂时还没有好idea，等想到再补充~
（需要两对儿事件说明）
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