D(XY) = D(X)D(Y)
解题过程如下：
D(XY) = E{[XY-E(XY)]^2}
= E{X²Y²-2XYE(XY)+E²(XY)}
= E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y)
= E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y)
如果 E(X) = E(Y) = 0,
那么 D(XY) = E(X²)E(Y²) = D(X)D(Y)， 也就是说当X，Y独立，且X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于：D(XY) = D(X)D(Y)
表示方法
随机试验结果的量的表示。例如掷一颗骰子出现的点数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，随机抽查的一个人的身高，悬浮在液体中的微粒沿某一方向的位移，等等，都是随机变量的实例。
一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω(见概率)。随机变量x是定义于Ω上的函数，即对每一基本事件ω∈Ω，有一数值x(ω)与之对应。
D(XY) = D(X)D(Y)
解题过程如下：
D(XY) = E{[XY-E(XY)]^2}
= E{X²Y²-2XYE(XY)+E²(XY)}
= E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y)
= E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y)
如果 E(X) = E(Y) = 0,
那么 D(XY) = E(X²)E(Y²) = D(X)D(Y)，
也就是说当X，Y独立，且X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于：
D(XY) = D(X)D(Y)
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。
大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几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，就是离散型随机变量。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0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数 ，因而k是离散型随机变量。
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，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量。
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