为什么在定义随机变量的数学期望时，要求其为绝对收敛呢？ 数学期望定义是E(X)=S xf(x)dx；单从式子的意义来看只要Sxf(x)dx收敛就行了（所以数学期望计算的就是条件收敛的值。但“期望”要强加级数Sxf(x)dx为绝对收敛这一条件，这是。
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希望帮助到你~望采纳
任何随机变量都有数学期望吗？请举例说明 并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量，其密度函数为f(x)，如果∫xf(x)dx绝对收敛，定义 X的数学期望为E(X)=.由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的，因此并非任何随机变量都有数学期望.具体资料请参考《概率论与数理统计》（经管类第四版）P89
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.）
