二维随机变量(X, Y )满足E( X Y ) = E( X ) E( Y )，则（ ）．
举一反三
- 设二维随机变量(X，Y)满足：E(X)=E(Y)=0，D(X)=D(Y)=1，Cov(X，Y)=c，证明：
- 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
- 若二维随机变量 $(X,Y)$ 满足 $E(XY)=E(X)E(Y)$，则 $X$ 与 $Y$（ ）. A: 相关 B: 不相关 C: 独立 D: 不独立
- 设X，Y是二维随机变量，且EX存在，则E(X)=E(E(X|Y))。
- 设随机变量X，Y满足E(XY)=E(X)E(Y)，则