如果X、Y的期望E(X)，E(Y)与方差都存在，令Y=2X+3，则( )．
A: E(Y)=2E(X)
B: D(Y)=4D(X)
C: D(Y)=2D(X)+3
D: D(Y)=2D(X)
A: E(Y)=2E(X)
B: D(Y)=4D(X)
C: D(Y)=2D(X)+3
D: D(Y)=2D(X)
举一反三
- 若X与Y相互独立，则方差D（2X-3Y）=（） A: 4D（X）+9D（Y） B: 2D（X）-3D（Y） C: 4D（X）-9D（Y） D: 2D（X）+3D（Y）
- 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
- 应用Matlab软件计算行列式[img=110x88]17da5d7b00219d6.png[/img]为( ). A: x^2 - 6*x^2*y^2 + 8*x*y^3 - 3*y^4 B: x^3 - 6*x^2*y^2 + 8*x*y^3 - 3*y^4 C: x^4 - 6*x^2*y^2 + 8*x*y^3 - 3*y^4 D: x^5- 6*x^2*y^2 + 8*x*y^3 - 3*y^4
- 方程${{x}^{2}}{{y}^{''}}-(x+2)(x{{y}^{'}}-y)={{x}^{4}}$的通解是( ) A: $y={{C}_{1}}x+{{C}_{2}}{{e}^{x}}-(\frac{1}{2}{{x}^{3}}+{{x}^{2}})$ B: $y={{C}_{1}}x+{{C}_{2}}{{e}^{x}}-(\frac{1}{2}{{x}^{3}}+{{x}^{4}})$ C: $y={{C}_{1}}x+{{C}_{2}}x{{e}^{x}}-(\frac{1}{2}{{x}^{3}}+{{x}^{4}})$ D: $y={{C}_{1}}x+{{C}_{2}}x{{e}^{x}}-(\frac{1}{2}{{x}^{3}}+{{x}^{2}})$
- 设\(z = u{e^v}\)，\(u = {x^2} + {y^2}\)，\(v = xy\)，则\( { { \partial z} \over {\partial x}}=\) A: \({e^{xy}}({x^2}y + {y^3} + 2x)\) B: \({e^{xy}}({x}y^2 + {y^3} + 2x)\) C: \({e^{xy}}({x}y + {y^3} + 2x)\) D: \({e^{xy}}({x^2}y + {y^2} + 2x)\)