数学上为什么用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度?
设随机变量X的数学期望存在,则E(E(E(X)))= .
"方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.
设随机变量X的密度为p(x)=e的-x次方 ,x>0 求Y=2X+1的均值
设随机变量x的概率密度为f(x)=1/2e^x,x0,求E(2x),E(|x|),E(e^-2|x|).
懂数学期望和方差的来随机变量X满足E((x-1)^2)=10,E((x-2)^2)=6,求Ex Dx.
设随机变量X服从参数为1的指数分布,则数学期望E{X+e-2X}= ___ .
随机变量X服从区间[0,2π]上的均匀分布,求数学期望E(sinx)
设随机变量X的概率密度为 f(x)=e^-x,x>0 求Y=2X,Y=e^-2x的数学期望
设随机变量X服从参数为1的指数分布,求E(X+e^-2X)
随机变量X在(-1,2)上服从均匀分布,求随机变量Y=|X|/X的数学期望E(Y)和方差D(Y).
数学e的x平方 等于 e的2x
离散型随机变量X平方的数学期望,即E[X^2]怎么求?