已知随机变量X~N(-1,1),Y~N(3,1)且X与Y相互独立，设随机变量Z=2X-Y+5,则EX=

### 回答1：
如果已知随机变量X~N(-1,1)，则EX=-1。

但是在本题中，我们要求的是随机变量Z的期望值，而不是随机变量X的期望值。为了求出Z的期望值，我们需要用到关于Z的概率分布函数或者概率密度函数。

假设已经求出了Z的概率分布函数或者概率密度函数，则可以使用以下公式求出Z的期望值：

E[Z] = ∫(-∞,+∞) z*f(z) dz

其中f(z)是Z的概率分布函数或者概率密度函数，z是随机变量Z的取值。

因此，如果要求出随机变量Z的期望值，需要先求出Z的概率分布函数或者概率密度函数。

### 回答2：
已知X~N(-1,1)和Y~N(3,1)，且X与Y相互独立。

首先，根据线性性质，我们知道对于任意常数a和b，有E(aX+bY) = aE(X) + bE(Y)。

因此，对于Z=2X-Y+5，我们可以将其拆分为Z=(2X) + (-Y) + 5。

根据线性性质，可以得到E(Z) = E(2X) + E(-Y) + E(5)。

由于X和Y是相互独立的，我们可以将其分开计算：

E(2X) = 2E(X)

E(-Y) = -E(Y)

E(5) = 5

现在，我们来计算E(X)和E(Y)：

E(X) = -1 （由于X~N(-1,1)）

E(Y) = 3 （由于Y~N(3,1)）

将这些结果代入上式中，我们得到：

E(Z) = 2E(X) + (-E(Y)) + 5

= 2(-1) + (-3) + 5

= -2 - 3 + 5

= 0

因此，EX = E(Z) = 0。

所以，根据给定的条件，E(X) 等于0。

### 回答3：
已知随机变量X~N(-1,1),Y~N(3,1)且X与Y相互独立，设随机变量Z=2X-Y+5,则E[Z]=E[2X-Y+5]。

由于X与Y相互独立，所以可以将E[2X-Y+5]展开为E[2X] - E[Y] + E[5]。

根据期望的性质，有E[2X] = 2E[X]，E[5] = 5。

所以E[Z] = 2E[X] - E[Y] + 5。

根据题目中给出的信息，已知X的均值为-1，Y的均值为3。

将这些值带入上面的公式中，得到E[Z] = 2*(-1) - 3 + 5 = -2。

所以EX的值为-2。