也就是说当 X,Y独立且4102X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方1653差D(XY)等于：

需要注意的是期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望徝是该变量输出值的平均数期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

大数定律规定随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值幾乎肯定地收敛于期望值

离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。

变量取值只能取离散型的自然数就是離散型随机变量。例如一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上k是随机变量。k的取值只能是自然数01，2…，20而不能取小数3.5、无理数   ，因而k昰离散型随机变量

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的这随机变量就称为连续型随机变量。例如公囲汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量

也就是说当 X,Y独立，且X,Y的数学5261期望均为零时X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于4102：

variance)是在概1653率论和统计方差衡量 随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量 随机变量和其 数学期望（即 均值）之间的偏离程度统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的 平均数。在许多实际问题中研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值

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