§4.3 常用随机变量的期望与方差 分布 分布列或分布密度 期望 方差 (0-1) P(X=k)=pkql-k k=0,1,0<p<1,p+q=1 p pq B(n,p) P(X=k)=CR pkq"-k np npq k=0,1,,n,0<p<1,p+q=1 可 均 P(2) P(X=)=2e ! 2>0,k=0,1, 2 U(a,b) f(x)= b-a, M≤x≤b; 互相 a+b (b-a)2 0, 其它 确定 2 和参数关联 12 E(2) 2ex≥0 f(x)= 九>0 0, x<0 是 N(h,σ2) f) 2zex-2a9) 2o2 u 02 -0<4<+0,G>0 体现了随机变量数字特征的重要性分布 分布列或分布密度 期望 方差 B(n, p) (0—1) U(a, b) E() p pq np npq         0, 其它 ; , 1 ( ) a x b b a f x , 0 ) 2 ( ) exp( 2 1 ( ) 2 2                x f x P(Xk) pk q1k k n k n P(Xk)Ck p q  P( ) 0 0 , 0 , 0 ( )            x e x f x x   2 ab 12 ( ) 2 ba N(,  2 2) ! ( ) k e P X k k       1 2 1  体现了随机变量数字特征的重要性 §4.3 常用随机变量的期望与方差 可 以 互 相 确 定 均 和 参 数 关 联 k0,1, 0 p1, pq1 k0,1,  ,n, 0 p1, pq1  0, k 0,1, 