超几何分布的方差DX=EX^2-(EX)^2如何推导得?

设离散型随机变量X的数学期望为EX,方差为DX,试证明：DX=EX^2-(EX)^2 已知X的期望EX=1,方差DX=2,计算Y=2+3X的期望与方差 已知离散型随机变量x的概率分布为x=0‘1’2‘3,P=0.2,0.1,0.3,a求常数a,x的数学期望EX和方差DX 方差计算公式DX=【(x1-EX)平方+（x2-EX）平方+...（xn-EX）平方】/n中的n指的是什么?最好举个例子 几何分布的期望和方差是如何推导的.为什么是1/p和q/p^2? 概率论与统计问题：设随机变量X的的数学期望EX=μ,方差DX=σ^2,则P（|X-μ|》3σ）《____ 懂数学期望和方差的来随机变量X满足E（（x-1）^2）=10,E((x-2)^2)=6,求Ex Dx. 已知随机变量X的期望EX=U,方差DX=&^2,随机变量Y=(x-u)/&,求EY和DY 设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=? 设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=? 概率论问题：期望EX中,E可以有一个类似运算符号的作用吗?比如 E[（X^2-2X EX+(EX)^2]=EX^2-(E 离散随机变量的数学期望EX反映了什么,方差DX又反映了什么