有两种意义可以理解相关性不表达依赖的句子。一个是，如上面的答案所述，相关性是对称的，相关性是对称的，它没有箭头，不能用来表明一个变量对另一个变量有因果影响。一般来说，没有任何方法可以仅从概率分布中确定因果关系。关于因果推理和与 ML 的关系主题的好读物是https://www.inference.vc/untitled/

另一种意义可能是相关性只捕获线性关系。在这个意义上，有一个更通用的度量是互信息，但它需要概率分布的知识，而不仅仅是一组观察https://en.wikipedia.org/wiki/Mutual_information

我认为澄清的意思是相关性并不意味着因果关系，也就是说，两个变量在数学上是相关的，并不意味着它们相互依赖。

如果您想扩展阅读，请在此处查看维基百科文章。

这是一个充满示例的页面，其中两个变量虽然高度相关，但彼此非常明显独立。例如：人均鸡肉消费量与美国原油进口总量，或人均马苏里拉奶酪消费量与 Civil eng。授予博士学位。

分享了我对澄清的理解，现在回到你的问题：

两个变量是否/如何相互依赖有什么关系？

我认为表明两个变量是否相互依赖的不仅仅是相关性，而是基于常识的进一步分析。

希望这可以帮助。