2.1.4. Некоррелированные, ортогональные, независимые случайные векторы.
Определение. Два случайных вектора 
и Х; называют
Имеется несколько существенных связей между этими тремя условиями.
(1) Независимость является более общим условием, чем некоррелированность. Первое означает выполнение равенства (2.38) для каждого 
в то время как второе представляет собой только-интегральное свойство плотности вероятности 
Если случайные векторы 
независимы, то они некоррелированы, так как
Обратное неверно.
(2) Если математическое ожидание вектора X или вектора X равно нулю, то «некоррелированные» случайные векторы эквивалентны «ортогональным».
(3) Если все векторы 
взаимно ортогональны, то
где 1111 — длина, или норма вектора. Если не оговорено особо, то будем использовать норму, определяемую выражением
Для 
все математические ожидания 
равны нулю, что видно из условия ортогональности (2.37).
(4) Если все векторы X взаимно некоррелировааы, то
(5) Если все векторы X взаимно независимы, то
