请问数学期望的性质E(X+Y)=EX+EY这要怎么证明啊。 连续型的期望就是一个积分嘛，积分运算是线性的，也就是说两项和的积分等于两项分别积分后的和.∫(A+B)=∫A+∫B
离散型随机变量的期望的性质怎么证明 我们已经知道E()是 的函数，现不妨假定有别的 的函数g()可以作为对 的估计或预测，我们当然要求这种估计或预测的误差|要尽可能地小，但|是随机变量，一般就要求它的平均值E[]=min但是绝对运算在数学上处理并不方便
设离散型随机变量X的数学期望为EX，方差为DX，试证明：DX=EX^2-(EX)^2 证明：D(X)=E{[X-E[X]]^2}(方差的定义）E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2X[X^2]-E[X]^2
