对于离散型随机变量，它的数学期望和平均值有什么区别 如果扣定义的话，随机变量是没有均值的说法的，只有期望，均值的话只有描述这个随机变量的一组观测值的均值
随机变量的数学期望与方差
求数学期望值等 先求边缘密度 fX=0.5x fY=0.5y 再求期望 E(X)=x^3/6|(1，0)=1/6；同理：E(Y)=1/6 令Z=XY，则 ff h（xy）*f（x，y）dxdy=ff h（z）*xydxdy=f h（z）*z 则可以确定fZ=x（0）。
统计学填空题 2.平均数 平均3.标准差5.4，0.016.系统误差，随机误差7.右偏分布，左偏分布8.无偏，一致，有效10.无偏，一致，有效12.5.66%
随机变量的期望E(x)与X的平均值之间的区别与联系？ 请问这两者之间有什么区别和联系，我发现英文教材上算标准差的公式两者貌似混用了
均值和数学期望是什么？怎么区分
数学期望既然是随机变量的平均取值为什么不能用随机变量算平均数呢 样本与总体的区别.不妨这样理数学期望是总体的平均取值，而平均数是样本的平均取值.
任何随机变量都有数学期望吗？请举例说明 并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量，其密度函数为f(x)，如果∫xf(x)dx绝对收敛，定义 X的数学期望为E(X)=.由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的，因此并非任何随机变量都有数学期望.具体资料请参考《概率论与数理统计》（经管类第四版）P89
什么是随机变量的数学期望值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和.换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值.需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等.（换句话说，期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.）
