为什么随机变量的期望值是X~ B(n)呢？

X ~ B(n, P) 是概率统计学中的一种表示方法，表示随机变量 X 近似地遵循二项分布（Binomial distribution）。
在这个表示中，B 表示二项分布，n 表示试验次数，P 表示每次试验成功的概率。
二项分布是一种离散概率分布，用于描述在一系列独立重复的伯努利试验中成功事件发生的次数。每次试验只有两个可能结果，例如成功和失败、是和否等。
在随机变量 X ~ B(n, P) 中，X 表示试验成功的次数，它可以取 0, 1, 2, ..., n 的整数值。n 表示试验的总次数，P 表示每次试验成功的概率。X 的分布由二项分布的概率质量函数给出。
例如，X ~ B(10, 0.5) 表示在进行了10次独立重复的伯努利试验中，每次试验成功的概率为 0.5，随机变量 X 表示成功的次数，它遵循二项分布。

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