求随机变量|X|数学期望 老兄，解答在图片上，给你回答还真费劲啊
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
1、随机变量X和Y的差的数学期望与数学期望的差有什么关系吗？和、积、商呢？ 1、x和y的差的数学期望等于各自数学期望的差，和跟差一样；乘积、商也是一样，不过要求x和y要相互独立才可以，而差、和对x和y没什么要求.2、它们都相等.因为x和y是对立事件，一定相互独立.3、它们跟上面一样，只不过要注意乘积和商，它们成立时有条件的，那就是要求两个或多个随机变量要相互独立.
随机变量X和Y的数学期望分别是—2和2，方差分别是1和4，而相关系数为-0.5，求X+Y的期望和方差 E(尉+畏)=E(尉)+E(畏)锛嶦(X+Y)=E(X)+E(Y)=0.X+Y鐨勬暟瀛︽湡鏈涗负0D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)蟻XY=COV(X，Y)/鈭欴(X)鈭欴(Y)，绉颁负闅忔満鍙橀噺X鍜孻鐨勭浉鍏崇郴鏁?-0.5=COV(X，Y)/鈭?鈭?COV(X，Y)=-1D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)=1+4+2.
1、设随机变量X~U（1，3），则1/X的数学期望为 （） 答案是1/2ln3 1题U(1，3)，即X在1到3之间的概率密度是1/2，在其它点是0E(1/X)=(1/X)*1/2在1到3的定积分=原函数(1/2)lnx上限3下限1=(1/2)ln3-(1/2)ln1=(1/2)ln32题D(3X-2Y)=D(3X)+D(2Y)-2p*根号D(3X)*根号D(2Y)9D(X)+4D(Y)-12p*根号D(X)*根号D(Y)9*4+4*9-12*0.6*2*3=28.8
怎么判断一个变量是否存在数学期望 根据定义：对于离散变量：数学期望是每个概率和对应的值的积的和：E(X)=x1p1+.+XnPn对于连续变量：E(X)=integral i-n(XiPi)变量存在它对应的数学期望：当然得有一个样本，并且对于样本中的每个值都要有一个概率。这样才能根据公式算出这个样本的变量的期望值。
关于数学期望定义 E(Y)=E[g(X)]=∑g(Xk)Pk已知E(X)=∑XkPk因为其中的Pk是与随机变量X相对应的所以在E(Y)=E[g(X)]=∑g(Xk)Pk中，可以把g(Xk)看做一个整体随机变量XEX=∫xf(x)dxEY=∫g(x)f(x)dx
变量X和Y的数学期望分别为-2和2，方差分别为1和4，而X与Y的相关系数为（-0.5)，则p{|X Y|<6}>=？ 解：E(ξ η)=E(ξ)E(η)．E(X Y)=E(X)E(Y)=0.X Y的数学期望为0<；br/>；D(X Y)=D(X)D(Y)2COV(X，Y)ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关。
X的数学期望是X对应的每个随机变量Xi乘以相应的概率Pi再相加，那为什么X平方的期望可以等于 很简单，因为Xi^2对应的概率和Xi的概率是一样的。你可以随便参考一个分布，比如p（x=1）=1/3，p（x=2）=2/3。那p（x^2=1）=1/3，p（x^2=4）=2/3，没有区别。
