两个独立随机变量X，Y的期望分别是E(X), E(Y), 其乘积XY的期望是多少？

我们可以利用期望的性质来求得XY的期望。由于X、Y是独立随机变量，因此它们的协方差为0，即：

cov(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = 0

因此，

E(XY) = cov(X, Y) + E(X)E(Y) = 0 + E(X)E(Y) = E(X)E(Y)

因此，XY的期望等于X的期望乘以Y的期望，即E(XY) = E(X)E(Y)。。

举例说明

假设X表示掷一枚骰子的点数，Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率。假设骰子是均匀的，点数从1到6出现的概率相等，即P(X=1)=P(X=2)=...=P(X=6)=1/6。硬币是公平的，正面朝上的概率是0.5，背面朝上的概率也是0.5。因此，X的期望为：

E(X) = (1+2+3+4+5+6)/6 = 3.5

Y的期望为：

E(Y) = 0.5

则XY的期望为：

E(XY) = E(X)E(Y) = 1.75

即掷骰子得到的点数与掷硬币正面朝上的概率的乘积的期望值为1.75。。

上例中X乘Y（XY）有哪些值？请举例一一说明。

根据上面的例子，X表示掷一枚骰子的点数，Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率，因此可以列出XY的取值范围和取值对应情况：

• 当X=1时，XY=1/2
• 当X=2时，XY=1
• 当X=3时，XY=3/2
• 当X=4时，XY=2
• 当X=5时，XY=5/2
• 当X=6时，XY=3

由此可见，XY的取值范围在1/2到3之间，其中可能的取值有1/2、1、3/2、2、5/2和3。。

Y分别等于多少？

根据上面的例子，掷一枚硬币正面朝上的概率为Y，是一个固定的值。由于硬币是公平的，正面朝上的概率是0.5，所以Y等于0.5。无论掷了多少次硬币，正面朝上的概率始终为0.5，因此Y的值不会改变。。

此例中为什么Y表示概率？

在此例中，Y表示掷一枚硬币正面朝上的概率。概率是一个描述事件发生可能性的数值，通常用0到1之间的数表示。0表示事件不可能发生，1表示事件一定会发生。在掷硬币的情境中，掷硬币正面朝上和反面朝上的概率都为0.5，即掷硬币的结果是随机的，可以看成是一个有两种结果的随机试验。因此，Y可以表示掷硬币正面朝上的概率，它的取值范围为0到1，符合概率的定义。。

请举一个Y不是固定概率的例子

一个Y不是固定概率的例子是扔一个骰子。假设Y是掷骰子出现偶数的概率，根据骰子的不同，Y会有所不同。例如，对于一个普通的六面骰子，Y为0.5，因为骰子出现偶数的概率是3/6=0.5。但是，如果使用的是一个十面骰子，那么出现偶数的概率就变成了5/10=0.5，Y的值也随之改变。因此，Y不是固定的概率，而是取决于特定的随机试验或事件。。