随机变量X的数学期望为10，方差为25，而Y＝aX＋b满足E（Y）＝0，D（Y）＝1，则常数a，b的取值为（　　）。

已知随机变量X服从参数为2的泊松分布，则随机变量Y=3X-2的数学期望为（　　）。 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Y=1/X的数学期望是（ ）。 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。 若随机变量X服从正态分布N（3，1），则X的数学期望为3 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（） 随机变量的数学期望即为其算术平均值。 (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 ( ) 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. 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 随机变量的方差可以描述随机变量偏离其期望值的程度，而标准差是对随机变量不确定程度进行刻画的一种常用指标。（ ） 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（）． 随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。() 数学期望表示随机变量所有可能取值的平均水平。() 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）. 设随机变量X的数学期望为EX=m，方差为DX=s2，则由切比雪夫不等式，有P 期望刻画了随机变量的平均水平,方差刻画了随机变量的离散程度 假设随机变量X服从二项分布B(10，0.1)，则随机变量X的均值为( )，方差为( )，