超几何分布的方差DX=EX^2-(EX)^2如何推导得?

超几何分布的方差DX=EX^2-(EX)^2如何推导得? 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 随机变量问题如果随机变量的均值EX=4,方差DX=20,求EX^2是多少 设随机变量X的数学期望EX和方差DX都存在且DX!=0,X*=(X-EX)/√DX,求EX*,DX* 两点分布与二项分布的均值、方差2)若 B(n,p)，则EX=np，DX=np(1-p).其中n是什么p是什么， 根据数学期望方差的不同计算公式方差根据数学期望有两个公式：DX=E((X-EX)^2) 和DX=EX^2-(EX)^2,两者是如何互相推导出来得. 设随机变量x的期望 EX=1 方差 DX=0.1 问P(0 有关离散型随机变量的方差的数学题如下分布列；已知EX=0,DX=1,求a=?,b=?X一 -1 0 1 2P一 a b c 1/12 已知离散型随机变量x的概率分布为x=0‘1’2‘3,P=0.2,0.1,0.3,a求常数a,x的数学期望EX和方差DX 已知x的期望EX=2,方差DX=4,计算Y=5+2X的期望与方差 已知X的期望EX=1,方差DX=2,计算Y=2+3X的期望与方差不好意思,刚才写错题目了, 概率学：已知X的期望EX=2.方差DX=4,计算Y=5+2X的期望与方差, 关于方差存在的总体X,X1、X2...Xn是取自总体的简单随机样本,EX^2的矩估计量的问题样本均值为（X均）,样本方差为S^2,为什么EX^2的估计量是(n-1)/n*S^2+（X均）^2根据公式EX^2=DX+(EX)^2 EX的无偏估计是 懂数学期望和方差的来随机变量X满足E（（x-1）^2）=10,E((x-2)^2)=6,求Ex Dx. 已知随机变量X的期望EX=U,方差DX=&^2,随机变量Y=(x-u)/&,求EY和DY 概率方差题目DXY在X,Y独立的时候,存在下面这个公式DXY=DXDY+DX(EY)^2+DY(EX)^2 设随机变量X的分布列为：X 0 1 2 3Pk 0.1 p 0.4 0.2求：1）常数p； 2）数学期望EX； 3）方差DX. 期望 与 方差 之间的换算公式有那些?麻烦给我列举一下.E（x的平方）=多少?是Ex的平方吗?E（2x）等于2Ex吗?E（X）+E（Y）=E（X+Y）吗最后Dx=跟好下E（x的平方） 减去Ex的平方吗?