相互独立，不相关，正交

首先明确研究对象，随机变量 or 随机过程

一、对于随机变量

a）相互独立：两个随机变量的二维联合概率分布（密度）函数 = 两个随机变量各自概率分布（密度）函数的乘积

相互独立是非常强的约束，如果两个随机变量相互独立，可以简单认为，二者完全没有关系

b）不相关：两个随机变量的相关系数（correlation coefficient）为0。（注：相关系数，有时也称为pearson相关系数）

不相关一个描述2个随机变量线性关系的一个统计指标，概念上要弱于相互独立。简单来讲，两个随机变量不相关，表示两者之间没有线性关系，但或许存在其他关系。

相关系数的计算公式：pho(X, Y) = Cov(X, Y) / (sigma(X) * sigma(Y))  ，sigma为标准差。

二、对于随机过程

可以参考：正交、独立、不相关区别