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 设随机变量X，Y不相关，且EX=2，EY=1，DX=3，则E［X(X+Y-2)］= 设服从正态分布的随机变量X的数学期望和均方差分别为10和2，则变量X落在区间(12，14)的概率为() 设随机变量X的概率分布为P{X＝－2}＝1/2，P{X＝1}＝a，P{X＝3}＝b，若EX＝0，则DX＝ 设随机变量X～B(n，p)，已知EX=0.6，DX=0.48，则n，p的值为()。 下列说法正确的是: 任意随机变量的数学期望一定存在。|可能取值为有限个的随机变量的数学期望一定存在|离散型随机变量的数学期望一定存在|连续型随机变量的数学期望一定存在 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）. 设两个互相独立的随机变量X和Y的方差分别为2和4，则随机变量2X-3Y的方差是()。 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}≤________. 离散型随机变量的数学期望可能不存在，连续型随机变量的数学期望一定存在（） 若随机变量X服从正态分布N（3，1），则X的数学期望为3 已知随机变量X与Y的数学期望分别为2和3，则E(XY)=6. (4.2)若一个随机变量的数学期望不存在，则其方差也不存在 ( ) 设随机变量X和Y的数学期望都是2，方差分别为1和4，而相关系数为0.5，则根据切比雪夫不等式，有P (|X ?Y| ≥ 6) ≤（??? ）． X为随机变量，则DX=Cov（X，X）（） X为随机变量，则DX=Cov（X，X） 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 随机变量的大小可以用它的数学期望来表示，而随机变量取值的分散程度可以用它的方差来表示。 随机变量的大小可以用它的数学期望来表示，而随机变量取值的分散程度可以用它的方差来表示（） 设X为随机变量,则3X也是随机变量.: ×|√