连续型随机变量及其概率密度函数

重写后的内容：

引入：

当我们谈及随机变量，尤其是在连续性的情况下，某些特定点的概率是无意义的。为了解决这个问题，我们借助密度函数来理解和计算。详细的内容可以参考CSDN博客上的这篇文章：[链接地址](blog./qq_37534947/article/details/109563254)。所有的这一切，其实是一个期望累计的过程。接下来我们深入探讨第三个性质，当我们考虑X和Y的所有可能组合时，最终得出的结果正是我们即将探讨的。

理解：

引入的意义：

我们为什么要探讨这些内容呢？我们需要理解每次相对于均值的波动是怎样的。我们需要计算这些波动的平方和。这对于我们理解随机变量的性质非常重要。

定义：

当我们讨论方差时，其实是对X与它的期望值的差的平方求均值。这也可以看作是一种特殊的期望。关于独立性和协方差的内容，后面会详细解释。还有一个重要的概念是当两个变量平移后进行相乘的性质，这是与单一变量性质的一个对比点。我们需要了解并理解这个概念。