随机变量X的大小可以用它的教学期望E（X)来表示，而随机变量X取值的分散程度可以用它的方差D（X)来表示。（)

（1)设随机变量X的数学期望为E（X)，方差为D（X)＞0，引入新的随机变量（X*称为标准化的随机变量)：。验

(1)设随机变量X的数学期望为E(X)，方差为D(X)＞0，引入新的随机变量(X*称为标准化的随机变量)：。验证E(X*)=0，D(X*)=1。

(2)已知随机变量X的概率密度。

求X*的概率密度。

设二维随机变量（X，Y)的概率密度为求：（1)数学期望E（X)，E（Y);（2)方差D（X)，D（Y);（3)协方差cov（X，Y

设二维随机变量(X，Y)的概率密度为

求：

(1)数学期望E(X)，E(Y);

(2)方差D(X)，D(Y);

(3)协方差cov(X，Y)及相关系数R(X，Y)。

A.联合分布函数等于边缘分布函数的乘积；

B.如果是离散随机变量，联合分布律等于边缘分布律的乘积；

C.如果是连续随机变量，联合密度函数等于边缘密度函数的乘积；

D.乘积的数学期望等于各自期望的乘积：E(XY)=E(X)E(Y)。

设随机变量X₁，X₂，...，X_n相互独立，并且服从同一分布，数学期望E（X_i)=μ，方差D（X≇

设随机变量X₁，X₂，...，X_n相互独立，并且服从同一分布，数学期望E(X_i)=μ，方差D(X_i)=σ²(i=1，2，...，n)，求这些随机变量的算术平均值的数学期望与方差。

已知随机变量X，Y相互独立，且E（X)=5，D（X)=1，E（Y)=2，D（Y)=1，设U=X-2Y，V=2X-Y，求：（1)数学期望D（U)，D（V);（2)方差D（U)，D（V);（3)cov（U，V)，R（U，V)。

设随机变量X在区间[-1，2]上服从均匀分布，随机变量，求Y与Y²的期望，方差。

设随机变量X的分布律如下表所示：求：（1)Y=2X-1的期望与方差；（2)Z=X²的期望与方差。

设随机变量X的分布律如下表所示：

求：(1)Y=2X-1的期望与方差；

(2)Z=X²的期望与方差。

随机变量X1,X 2.，.,Xn独立，并且服从同一分布，数学期望为μ， 方差σ2。求这n个随机变量的简单算术平均数的数学期望和方差。

设二维随机变量（X，Y)的概率密度函数为其中φ_X（x，y)，φ_Y（x，y)都是二维正态分布的概率密度

设二维随机变量(X，Y)的概率密度函数为其中φ_X(x，y)，φ_Y(x，y)都是二维正态分布的概率密度函数，且它们对应的二维随机变量的相关系数分别为1/3和-1/3，它们的边緣概率密度函数所对应的随机变量的数学期望都是0，方差都是1。

(1)求随机变量X和Y的概率密度函数f₁(x)和f₂(y)以及X和Y的相关系数ρ;

(2)问X和Y是否相互独立？为什么？