x均值的期望怎么求？

期望值并不一定等同于常識中的“期望”——“期望值”也許與每一個結果都不相等。期望值是該變量輸出值的平均數。期望值并不一定包含于變量的輸出值集合里。

大數定律規定，隨著重復次數接近無窮大，數值的算術平均值幾乎肯定地收斂于期望值。

若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分布，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分布是標準正態分布。

擴展資料：

由于一般的正態總體其圖像不一定關于y軸對稱，對于任一正態總體，其取值小于x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。

為了便于描述和應用，常將正態變量作數據轉換。將一般正態分布轉化成標準正態分布。

如果變量可以在某個區間內取任一實數，即變量的取值可以是連續的，這隨機變量就稱為連續型隨機變量。例如，公共汽車每15分鐘一班，某人在站臺等車時間x是個隨機變量，x的取值范圍是[0,15），它是一個區間，從理論上說在這個區間內可取任一實數3.5、無理數等。