随机变量X的期望是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的(　)。

随机变量X的期望是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的（ ）。

随机变量X的概率分布表如下： X 1 4 10 P 20% 40% 40%则随机变量x的期望是（ ）。

设随机变量126X，X，L，X的期望均为0，方差均为1，且任意两个随机变量的相关系数都为1/3，令123Y=X+X+X，456Z=X+X+X，则Y与Z的相关系数为（）。

简述随机变量数学期望和方差的性质。

若随机变量X服从正态分布N（0，4），则随机变量Y=X-2的分布为（）

若随机变量X与Y相互独立，且X在区间[0，2]上服从均匀分布，Y服从参数为3的指数分布，则数学期望E（XY）等于（　　）。[2012年真题]

已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为( )

从均值为200、标准差为50的总体中，抽取n=100的简单随机样本，用样本均值x估计总体均值，x的数学期望是（）

已知二项分布的数学特征为:E(x)=np,s(x)=np(1-p)。如果随机变量x~B(10,0.3),则E(x),s(x)分别为()。

随机变量X的概率分布表如下： K 1 4 10 P 20% 40% 40%则随机变量x的期望是（ ）。

设随机变量的数学期望为E（X），方差为D（X）（D（X）＞0）.引入新的随机变量：若随机变量X的概率密度为求X*的概率密度函数。