什么是随机变量的数学期望值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。（换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
随机变量的数学期望 楼主的这个结论明显是得不出来的.如果随机变量XY相互独立，那么有：EXY=EXEY XY相互独立，那么它们的相关系数：ρ=0 ρ=Cov(X，Y)/√(DXDY)=0 协方差
随机变量的数学期望公式证明正的随机变量的数学期望公式应该是xp(x)对x从0到无。 随机变量的数学期望公式证明正的随机变量的数学期望公式应该是xp(x)对x从0到无.随机变量的数学期望公式证明正的随机变量的数学期望公式应该是xp(x)对x从0到无穷积分，怎样。
设随机变量X和Y的数学期望分别为-2和2
随机变量的数学期望 楼主的这个结论明显是得不出来的.如果随机变量XY相互独立，那么有：EXY=EXEYXY相互独立，那么它们的相关系数：ρ=0ρ=Cov(X，Y)/√(DXDY)=0协方差：Cov(X，Y)=0Cov(X，Y)=EXY-EXEY=0所以有：EXY=EXEY
正的随机变量的数学期望公式应该是xp(x)对x从0到无穷积分，怎样证明它还等于1-F(x)从零到无穷的积分呢？这里p(x)等于概率密度函数，F(x)为分布函数. 以下记int^s_t表示从t到s积分，Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0 xp(x)dxlim(MF(M)-int^M_0 F(x)dx)—分部积分lim(MF(M)-M+int^M_0(1-F(x))dx).由于0
随机变量的数学期望 因为随机变量ξ，η相互独立，所以E（ξη）=E（ξ）E（η）而E（ξ）=1/λ，E（η）=np所以E（ξη）=np/λ
