对于随机变量X，它的期望可以表示为EX，下面看看它的方差怎么表示：
DX ＝ E（X－EX）2 ＝ E（X2－2XEX +（EX）2） ＝ EX2 － （EX）2
所以当 EX＝0时，DX ＝ EX2
当随机变量X与随机变量Y相互独立时，我们有这样的结论：
EXY ＝ EX EY
DXY = EX2EY2 –(EX)2(EY)2
D(X+Y) = DX + DY + 2[E（XY)-EXEY] = DX + DY
常见的概率分布：
均匀分布：U（a,b），它们对应的数学期望和方差分别是：
数学期望：E(x)=(a+b)/2
方差：D(x)=(b-a)2/12
ex2和ex的关系：
VarX=E［X^2］-（EX）^2。
E［X^2］=18。
E［（X-4）^2］=E［（X-EX）^2］=VarX=2。
Var（2X-4）=2^2VarX=8。
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。期望值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。
性质1
等式两边同时加上(或减去)同一个整式，等式仍然成立。
若a=b
那么a+c=b+c
性质2
等式两边同时乘或除以同一个不为0的整式，等式仍然成立。
若a=b
那么有a·c=b·c
或a÷c=b÷c （c≠0）
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