. 设非负随机变量 X 的期望 E( X )存在, 则对于任意实数 

X与Y独立时,E(XY)=E(X)E(Y)=70所以选C

详细解答如下,点击放大图

X在（0,4）均匀分布.期望为2.

(1).EY=2E(X)=2(2)E(Y)=∫(-∞,+∞)f(x)e^(-2x)dx=1/3如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,

老兄,解答在图片上,给你回答还真费劲啊

XU(0,1)密度函数：等于：1当0再问：这是标准答案了吧？再答：按公式计算而得：若x的概率密度函数为f(x)，那么随机变量x的函数g(x)的数学期望和方差分别为：E[g(x)]=∫g(x)f(x)d

楼上方差错了方差（x*（e^x-1）^2在（0,1）上的积分）

这个不需要证明对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布N（0,1）再问：那个原题就是这样.....应该也有个推导过程吧？再答：E(x*)=E[x-E(x)/√D(x)]=[E(x)-E

如果知道X的分布律,先求出X^2的分布律,再求期望,如果不知道可以考虑楼上的方法……不是……X^204p0.30.7因此

E(X)已经是一个数,它的期望还是它本身E(X)

概率密度函数：f(x)=1/(2π)x:[0,2π]=0其它xE(sinx)=(1/2π)∫(2π,0)sinxdx=-(1/2π)cosx|(2π,0)=0即：E(sinx)=0.

是随机变量X的方差

E(X) 、D(X)均为常量

离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望.这是概念.随机变量X是指离散型的,设X的可能值有N个,则E(X)=求和（Xn/N）=求和（Xn）/N

/>∵X服从参数为1的指数分布，∴X的概率密度函数f(x)=e-x，x＞00，x≤0，且EX=1，DX=1，∴Ee-2x=∫+∞0e-2x•e-xdx=-13e-3x|+∞0=13，于是：E(X+e-

是E(X^2)=∫(ax)^2*f(x)dx吧具体公式是E（g（x））=∫g（x)*f(x)dx这里把g（x）看成x的一个函数,x的密度是不会改变的,而每个x的值对应一个g（x）值所以f（x）也是g（

解题思路：本题主要充分理解正态分布的意义,u即是数学期望,也是正态分布密度函数的对称轴.解题过程：正态分布是连续型的随机变量，记作X-N(u,g2),其中u为期望,也是正态分布密度函数的对称轴,g2是

密度函数关於y轴对称,偶函数,期望肯定是0E(X²)=1/2{∫(~0)x²e^(x)dx+∫(0~)x²e^(-x)dx}=(1/2)2∫(0~)x²e^(-

Y=1当x大于0概率2／3Y=-1当x小于0概率1／3E(Y)=1*2/3+(-1)*1/3=1/3D(Y)=E(Y^2)-E(Y)^2=1-1/9=8/9

如果你想硬算的话,E(x)=∫(-∞→+∞)f(x)xdx=1/2∫(-∞→+∞)xe^(-|x|)dx=1/2∫(-∞→0)xe^xdx+1/2∫(0→+∞)xe^(-x)dx=1/2∫(-∞→0)

. 设非负随机变量 X 的期望 E( X )存在, 则对于任意实数  > 0,