设X是一随机变量，a为任意实数，EX是X的数学期望，则（）。
A: E(X-a)2=E(X-EX)2
B: E(X-a)2≥E(X-EX)2
C: E(X-a)2D． E(X-a)2=0
A: E(X-a)2=E(X-EX)2
B: E(X-a)2≥E(X-EX)2
C: E(X-a)2D． E(X-a)2=0
B
举一反三
内容
- 0
设随机变量X的期望E(X)，方差D(X)及E(X[sup]2[/])都存在，则一定有( )． A: E(X)≥0 B: D(X)≥0 C: E<sup>2</sup>(X)≥E(X<sup>2</sup>) D: E(X<sup>2</sup>)≥E(X)
- 1
已知\( y = {x^2}{e^{ - x}} \)，则\( y'' \)为（ ）. A: \( 2{e^{ - x}} - 4x{e^{ - x}} - {x^2}{e^{ - x}} \) B: \( 2{e^{ - x}} - 4x{e^{ - x}} + {x^2}{e^{ - x}} \) C: 0 D: \( 2{e^{ - x}} - 4x{e^{ - x}} \)
- 2
函数f（x）＝（e^x－b）/[（x－a）（x－1）]有无穷型间断点x＝0，有可去间断点x＝1，则a＝（），b＝（） A: a＝1；b＝e^2 B: a＝0；b＝e^2 C: a＝0；b＝e D: a＝1；b＝e
- 3
设二维随机变量 (X , Y )服从二维正态分布，则随机变量X + Y与X – Y不相关的充要条件为（ ） A: E (X ) = E (Y ) B: E (X 2) – [E (X )]2 = E (Y 2 ) – [E (Y )]2 C: E (X 2 ) = E (Y 2) D: E (X 2) + [E (X )]2 = E (Y 2 ) + [E (Y )]2
- 4
设随机变量X和Y的相关系数为0.5，EX=EY=0，E（X2）=E（Y2）=2，则E（X+Y）2=（）。