已知随机变量X的数学期望E(X)存在,则下列等式中不恒成立的是: E(X2)=[E(X)]2|E[E(X)]=E(X)|E[X+E(X)]=2E(X)|E[X-E(X)]=0

简述随机变量数学期望和方差的性质。 已知某个连续型随机变量X的数学期望E(X)=1，则X的概率密度函数不可能是( ). 若离散型随机变量有有限个可能取值，则该随机变量的数学期望一定存在 设随机变量X的数学期望E(X)=2，方差D(X)=4,则E(X)=( ）/ananas/latex/p/129 一维随机变量的数字特征，包括离散型随机变量的数学期望与方差等 离散型随机变量的数学期望一定存在 随机变量的数学期望表示对该随机变量进行无限多次测量所得结果的平均值。 随机变量的数学期望反映的是其离散性（） 随机变量的数学期望即为其算术平均值。 中国大学MOOC: 随机变量的数学期望也叫均值，就是随机变量取值的算术平均值. 对任意随机变量X，若EX存在，则E[E（EX）]等于（） 设随机变量X的数学期望和方差分别为E(X)=μ,D(x)=σ^2,用切比雪夫不等式估计P{｜X一μ｜<3σ）. 数学期望表示随机变量所有可能取值的平均水平。() 随机变量X服从参数为5的泊松分布，则EX=()，EX²=() 设随机变量X的数学期望与标准差都是2．记Y=3-X，则E（Y2）等于（）． 随机变量X的概率分布表如下：X1410P20%40%40%则随机变量x的期望是（ ）。 设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）． 已知随机变量X～N(0，1)，则随机变量Y=2X-1的方差为（ ） 设随机变量X～B(n，p)，已知EX=0.6，DX=0.48，则n，p的值为()。 设随机变量X的方差为2，则根据切比雪夫不等式估计P{|X-EX|≥2}≤________.