为什么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和?
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若两个随机变量X和Y相互独立,那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和:
D(X+Y) = D(X)+D(Y) (1)
这是因为:D(X+Y) = E{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]}^2
= E{[X-E(X)]+[Y-E(Y)]}^2
= E[X-E(X)]^2 + 2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} + E[Y-E(Y)]^2
= D(X) + D(Y) + 2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
= D(X) + D(Y)
这是因为 X、Y相互独立,E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0 (2)
因此: D(X+Y) = D(X)+D(Y)
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