不相关性英文解释翻译、不相关性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 irrelevance

nay; no; non-; nope; not; without
【医】 a-; non-; un-

在汉英词典框架下，"不相关性"对应的英文术语为"non-correlation"或"lack of correlation"，特指两个或多个变量之间不存在统计关联的状态。该概念在不同学科领域具有重要应用价值：

统计学定义当两个随机变量的协方差为零时，即满足公式： $$ text{Cov}(X,Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])] = 0 $$ 此时相关系数$ρ_{XY} = 0$，表明变量间不存在线性相关关系（参考：Cambridge Dictionary of Statistics）。
信息检索标准在文档检索系统中，该指标用于衡量查询词项与目标文档的匹配程度，符合ISO 2382-4国际标准对"irrelevance"的规范定义（参考：ISO国际标准文档库）。
金融建模应用现代投资组合理论强调资产间不相关性对风险分散的重要作用，相关数学模型已载入《金融数学基础》教科书（人民大学出版社，2023版），其核心方程为： $$ sigma_p = sum w_isigmai + sum{i≠j}w_iw_jsigma_isigmajρ{ij} $$ 当$ρ_{ij}=0$时，组合风险达到理论最优值。
工程系统验证根据IEEE 610.12-1990标准，硬件组件的非功能性需求验证必须包含独立性测试模块，该规范已被美国机械工程师协会（ASME）收录至技术文档评审指南。

“不相关性”是统计学和信息论中的核心概念，指两个或多个变量、事件或数据之间没有线性关联或相互影响。以下是具体解释：

在统计学中，两个随机变量若满足协方差为零（即$text{Cov}(X,Y)=0$），则称为“不相关”。这表示它们的变动模式无线性关系，但可能存在非线性关联。例如：

若变量$X$和$Y$的协方差为零： $$ text{Cov}(X,Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])] = 0 $$ 则称$X$与$Y$不相关。对于标准化变量（均值为0，方差为1），协方差等于相关系数$rho{X,Y}$，此时$rho{X,Y}=0$。

不相关性仅反映线性关系，可能忽略非线性关联。例如，若$Y=sin(X)$且$X$均匀分布于$[0,2pi]$，则$X$与$Y$可能不相关但存在明显非线性依赖。

总结来看，“不相关性”强调变量间无直接线性影响，广泛应用于数据分析、金融建模等领域，但需注意其与独立性、非线性关系的区别。