e×1×2 =2e 那么这里将当于是含有未知数的一个乘法运算，所以，我们可以通过上面的计算过程，得到答案是2e。
简单分析一下，详情如图所示
1. 确定随机变量X的概率分布。2. 计算X每个可能取值的平方与其对应概率的乘积。3. 求得所有可能的乘积之和，即为E。在概率论与数理统计中，数学期望用于描述随机变量的平均值。当需要计算随机变量X的平方的数学期望E时，首先要明确X的概率分布。这意味着要清楚X所有可能的取值以及每个取值对应的概率。...
首先，我们来揭示一个关键的公式推导过程：当我们将方差的定义展开(DX)，会得到E(x^2) - 2 * E(x) * E(x)^2。这里，E(x) 表示期望值，而E(x^2) 是随机变量平方的期望值。经过简化，我们可以得出方差与期望的直接关系：DX = E(x^2) - (E(x))^2。这是理解随机变量分布性质的重要...
e^x=2,两边取自然对数:lne^x=ln2,即xlne=ln2,lne=1,x=ln2。实际上,e^x=2,改写成对数形式就是x=ln2,即x是以e为底2的对数,就是x=ln2。 自然常数e就是lim(1+1/x)^x,x→+∞或lim(1+z)^(1/z),z→0,其值约为2.71828,是一个无限不循环数。
进一步计算得E(X^2)等于npq+(np)^2，简化后为np(np+q)。因此，二项分布的期望E(X^2)反映了成功次数的平方的平均值。二项分布源于n次独立的伯努利试验，每次试验结果只有两种可能，且互斥。当试验次数为1时，它简化为0-1分布。二项分布的图形特性有两点值得注意：当(n+1)p不为整数时，成功...
具体回答如图：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
因为要使用换元法所以要除以2，解题过程如下：
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。若 服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。
(1)E(X1)=E(X2)=0 (2) X1、X2相互独立，∴ E(X1X2)=E(X1)E(X2)=0