设随机变量X的概密度为则的数学期望是（ ）。

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的数学期望与标准差都是2．记Y=3-X，则E（Y2）等于（）． 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X为随机变量,则3X也是随机变量.: ×|√ 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（）． 随机变量的数学期望反映的是其离散性（） 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。 已知随机变量X与Y的数学期望分别为2和3，则E(XY)=6. 设F(x)是随机变量X的分布函数，则对()随机变量X，有P{X₁ 设相互独立的两个随机变量$X$和$Y$的数学期望均存在，记$U=\max{(X,Y)},V=\min{(X,Y)}$，则$E(UV)=$ 中国大学MOOC: 设随机变量X服从参数为l（l > 0）的泊松分布，则它的数学期望为l． 随机变量的数学期望即为其算术平均值。 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的概率密度为则常数a等于（） 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. 设连续型随机变量X的密度函数为f(x),分布函数为F(x).如果随机变量X与-X分布函数相同,则(). 若随机变量X的概率密度函数f（x）：则X称为服从的随机变量（） 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的概率分布表如下：X1410P20%40%40%则随机变量x的期望是（ ）。