下面两个事件之间没有直接关系的一组是

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E(X)=0×(1-p)+1×p=p，D(X)=E(X-E(X))^2=[(0-p)^2]×(1-p)+[(1-p)^2]×p=p(1-p)

随机变量将事件映射为一个数，随机变量的概率分布反映了各事件发生的可能性。根据随机变量的取值范围，可以区分出离散型随机变量{取值为整数}和连续型随机变量{取值为实数}。事实上还有混合型随机变量，但不在本文讨论的范围之内。
每个离散随机变量的本质特征在于其概率密度函数（或分布律）以及概率分布函数，这一本质同时决定了期望（均值）和方差。



扩展资料：
注意事项：
根据各个样本占总体的比例，确定每层的抽样数量。抽样的各个层次之比等于每个类别之比。
把数据分成n份，n其实等于总数目/组距，然后在每组里都抽出一个数值来，每个数值在此组的位置固定。
学会求平均数和方差，和做正态分布时候的均值和方差类似。可以用散点图和回归直线表示两变量的相互关系。注意方程中a，b的求法。
互斥是两个事件不重合，但是他们发生的概率之和不等于全事件（通俗点，A，B没有交集，P（A）=0.3，P(B)=0.5），对立事件，完全对立，处处针对，P(A)+P(B)=1。
参考资料来源：百度百科-随机变量

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