下面关于离散型随机变量的期望与方差的结论错误的是（）。
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设随机变量126X，X，L，X的期望均为0，方差均为1，且任意两个随机变量的相关系数都为1/3，令123Y=X+X+X，456Z=X+X+X，则Y与Z的相关系数为（）。
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随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。()
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方差和标准差刻画的是随机变量可能值与期望值的偏离程度，所以可以用来衡量金融投资的风险。()
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将离散型随即变量的全部可能取值极其对应概率列举出来，即为离散型随机变量的（）
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风险型决策中的最大期望值准则就是把每一个决策方案看作是离散型随机变量，然后把它的数学期望算出来，再加以比较。如果决策目标是收益最大，那么选择数学期望值最大的方案。反之，选择数学期望值最小的方案。
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下列各项中，属于常用的离散型随机变量的概率分布的是（ ）
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下列随机变量中，不是离散型随机变量的是（）。
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标准离差是反映随机变量离散程度的一个指标。但它只能用来比较期望报酬率相同的各项投资的风险程度。
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设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．
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期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。()
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随机变量的取值是可列无限多个，此随机变量为离散型随机变量。
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数学期望反映了随机变量取值的平均水平，方差反映了随机变量取值与其均值的偏离水平
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（5P111)设随机变量X有期望E（X)与方差D（X)则对任意正数￡，有（）
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设随机变量X的数学期望E（X)=-1，方差D（X)=3，求函数的数学期望E[3（X2-2)]．
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二维离散型随机变量（X,Y)的联合分布为 问其中的a,β取什么值时,X与Y独立。
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借助R-S积分定义的数学期望的一般定义只可以计算离散型和连续型随机变量的数学期望（).
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对两个随机变量Y与X之间样本相关系数r，以下结论中错误的是（）
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离散型随机变量函数一定是离散型随机变量.
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随机变量X的大小可以用它的教学期望E（X)来表示，而随机变量X取值的分散程度可以用它的方差D（X)来表示。（)
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8、下面四个随机变量的分布中，方差最小的是（）
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设随机变量X的密度函数为，已知 。（1)求a,b,c的值; （2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
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离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布的描述有哪些不同？连续型随机变量的概率密度与分布函数之间是什么关系？
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设随机变量X与Y独立,X~N（μ,a<sub>1</sub><sup>2</sup>),Y~N（μ2,a<sup>2</sup><sub>2</sub>),求:（1)随机变量函数Z<sub>1</sub>=aX+bY的数学期望与方差,其中a及b为常数:（2)随机变量函数Z<sub>2</sub>=XY的数学期望与方差.
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设随机变量X的方差存在，Var（X)＞0，则以下结论正确的是
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