答案选B。X与Y一定不相关。
由于D（X+Y）=D（X）+D（Y）+2Cov（X，Y）
而Cov（X，Y）=E[（X-E（X））（Y-E（Y））]=E（XY）-EXEY
如果D（x+y）=D（x）+D（y），我们就能得到协方差Cov（X，Y）=0
如果X与Y是相互独立的，那么二者之间的协方差就是0。
如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是相互独立的。
X与Y的协方差为0时，只能说明X和Y不相关。
扩展资料：
不相关指的是不线性相关，即Cov（X，Y）=E（XY）-EXEY=0 或者说 EXY=EXEY。
一般来说，概率和统计中不加说明的使用不相关都是指线性相关系数为0。
随机变量uncorrelated的定义就是协方差为0。
在统计中，独立只出现在假设中，样本本身是不能用来讨论独立性的，度量样本相关性的量很多，除了Pearson的线性相关系数，还有Kendall’s tau，Spearman‘s rho。
独立就是两个随机变量相互独立，等价于f（x，y）=g（x）h（y），即联合密度函数等于两个边缘密度的乘积。对于离散的随机变量会稍有不同，Pr（X=x，Y=y）=Pr（X=x）Pr（Y=y） for all x and y。
随机变量的不相关 和 独立 在定义上就是不等价的。
独立是不相关的充分不必要条件，即独立可以推出不相关，反之不行。
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