22.(判断题)若X_(1),X_(2),...,X_(n)是随机变量，则E(sum_(i=1)^nX_(i))=sum_(i=1)^nE(X_(i))().A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查期望值的线性性质，即期望的和等于和的期望，无论随机变量是否独立。

解题核心思路：
根据概率论中的基本定理，期望值的线性性质指出：对于任意随机变量$X_1, X_2, \dots, X_n$，无论它们是否独立或相关，均有
$E\left(\sum_{i=1}^{n} X_i\right) = \sum_{i=1}^{n} E(X_i).$
因此，题目中的等式恒成立。

破题关键点：
明确期望的线性性不依赖于随机变量之间的独立性，只需变量存在有限的期望即可。

期望的线性性质是概率论中的基础性质之一，其数学表达为：
$E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y),$
其中$a, b$为常数，$X, Y$为随机变量。将此性质推广到多个随机变量的和，可得：
$E\left(\sum_{i=1}^{n} X_i\right) = \sum_{i=1}^{n} E(X_i).$

关键结论：

1. 无论随机变量是否独立，上述等式均成立。
2. 该性质仅要求每个$E(X_i)$存在且有限。

因此，题目中的陈述正确，答案为A. 对。