随机变量 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312514689155.jpg 独立，并且服从同一分布，数学期望为μ，方差为σ 2 。这个n随机变量的简单算术平均数为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312532782352.jpg 。求 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312534618561.jpg 的方差。
设随机变量126X，X，L，X的期望均为0，方差均为1，且任意两个随机变量的相关系数都为1/3，令123Y=X+X+X，456Z=X+X+X，则Y与Z的相关系数为（）。
方差和标准差刻画的是随机变量可能值与期望值的偏离程度，所以可以用来衡量金融投资的风险。()
方差越大，随机变量取值的范围越大，其确定性程度增加。
投资项目决策分析与评价中，描述风险变量偏离期望值程度的绝对指标有（）。
数学期望描述随机变量取值的平均特征。
标准离差是反映随机变量离散程度的一个指标。但它只能用来比较期望报酬率相同的各项投资的风险程度。
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（）．
期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。()
下面关于离散型随机变量的期望与方差的结论错误的是（）。
描述变量偏离期望值的离散程度的指标是()。
设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)都存在，令,则D(Y)=( )/ananas/latex/p/546431
数学期望反映了随机变量取值的平均水平，方差反映了随机变量取值与其均值的偏离水平
（5P111)设随机变量X有期望E（X)与方差D（X)则对任意正数￡，有（）
设随机变量X的数学期望E（X)=-1，方差D（X)=3，求函数的数学期望E[3（X2-2)]．
设随机变量X的方差D（X)＞0，引入新随机变量（称为标准化的随机变量)验证：。
设二维随机变量（X,Y)的概率密度函数为 求:（1)数学期望E（X)及E（Y);（2)方差V（X)及V（Y);（3)协
随机变量X的大小可以用它的教学期望E（X)来表示，而随机变量X取值的分散程度可以用它的方差D（X)来表示。（)
设随机变量X的密度函数为，已知 。（1)求a,b,c的值; （2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
若盒中有5个球，其中2个白球3个黑球，现从中任意取3个球，设随机变量X为取得白球的个数。求：（1）随机变量X的分布；（2）数学期望EX，方差DX。
设随机变量X与Y独立,X~N（μ,a<sub>1</sub><sup>2</sup>),Y~N（μ2,a<sup>2</sup><sub>2</sub>),求:（1)随机变量函数Z<sub>1</sub>=aX+bY的数学期望与方差,其中a及b为常数:（2)随机变量函数Z<sub>2</sub>=XY的数学期望与方差.
方差度量随机变量的波动程度。（)
