Доказательство:
По определению дисперсии:
D(bX) = E[bX - E(bX)]2
Используем свойство математического ожидания: E(bX) = b \cdot EX.
Подставим это в формулу дисперсии:
D(bX) = E[bX - b \cdot EX]2
Вынесем общий множитель 'b' из выражения в скобках:
D(bX) = E[b(X - EX)]2
Возведем выражение в квадрат:
D(bX) = E[b2(X - EX)2]
Используем свойство математического ожидания: E(c \cdot Y) = c \cdot E(Y), где 'c' - константа (в данном случае b2).
D(bX) = b2 \cdot E[(X - EX)2]
Выражение E[(X - EX)2] по определению является дисперсией случайной величины X, то есть DX.
Таким образом, D(bX) = b2 \cdot DX.
Что и требовалось доказать.