简述随机变量数学期望和方差的性质。

(4.2)若一个随机变量的数学期望不存在，则其方差也不存在 ( ) 若离散型随机变量有有限个可能取值，则该随机变量的数学期望一定存在 中国大学MOOC: 随机变量的数学期望也叫均值，就是随机变量取值的算术平均值. 简述期望和方差各描述的是随机变量的什么特征。 期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。() 期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。（　） 随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。() 设随机变量X的概密度为则的数学期望是（ ）。 数学期望表示随机变量所有可能取值的平均水平。() 设随机变量X的概率密度为的数学期望是（） 设随机变量X的数学期望E(X)=2，方差D(X)=4,则E(X)=( ）/ananas/latex/p/129 已知随机变量X服从参数为2的泊松分布，则随机变量Y=3X-2的数学期望为（　　）。 期望刻画了随机变量的平均水平,方差刻画了随机变量的离散程度 任意连续型随机变量的期望和方差都是存在的 设服从正态分布的随机变量X的数学期望和均方差分别为10和2，则变量X落在区间(12，14)的概率为() 一个二项分布随机变量的方差与数学期望之比为1/5，则该分布的参数p应为（） 设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）． 设随机变量x的概率密度为则Y=1/X的数学期望是（ ）。 设随机变量X的数学期望为EX=m，方差为DX=s2，则由切比雪夫不等式，有P 已知随机变量X与Y的数学期望分别为2和3，则E(XY)=6.