在探讨xy相互独立时，常有人疑问为什么d(xy)不等于d(x)d(y)。其实答案已有，让我们再深入解析一下。

根据概率论中的方差计算公式，我们可以得知D(XY)=D(X)D(Y)+D(X)【E(Y)】^2+D(Y)【E(X)】^2。从公式上可以看出，当x与y相互独立时，方差的计算不仅依赖于各自方差D(X)与D(Y)，还考虑了x与y平均值的平方。

公式中的D(X)=Var(X)表示x的方差，表明了x在取值上与平均值E(X)之间的离散程度。同样，D(Y)=Var(Y)反映了y与平均值E(Y)之间的离散程度。

当x与y相互独立时，意味着x的取值变化与y的取值变化之间没有关联性。但方差的计算不仅仅考虑这种独立性，它还进一步考虑了x与y各自平均值的影响。即方差不仅反映了随机变量本身的离散特性，还涉及了它们期望值的贡献。

因此，当我们说d(xy)不等于d(x)d(y)，实际上是在强调方差计算中的这一额外考量因素。独立性是概率论中一个重要的概念，它帮助我们理解随机变量之间是否具有相关性，而方差的计算则更全面地揭示了随机变量自身的特性及与其它变量之间的关系。

综上所述，通过解析方差的计算公式，我们得以深入理解为什么在xy相互独立的情况下，d(xy)并非简单地等于d(x)d(y)。这一结果不仅揭示了概率论中独立性与方差计算之间的微妙关系，还为我们进一步探究随机变量之间的相互影响提供了坚实基础。