数学期望和平均数有什么区别啊？

数学期望和平均数有什么区别啊？我在看邵志芳的统计。因为开始看张的书有点头大，论坛里的前辈推荐邵的书比较浅显易懂。买了一本，觉得行文上确实是针对入门者的。看的还不错，可是碰到这个概念，数学期望，有点不理解，张的书上好像又没有涉及。该怎么处理这个？请高手指点啊。

[ 本帖最后由 遗忘的海洋 于 2009-6-3 20:33 编辑 ]

总体的算术平均数，又叫数学期望。
注意，平均数有总体平均数与样本平均数之分，又有算术平均、几何平均、调和平均、平方平均之分。只有总体的算术平均数，才等于数学期望。

原来是这样，我也懂了

在数理统计中，取出一些样本，它们的加和在除以个数是平均数，但不一定等于数学期望。我们可以通过这些样本求出数学期望，此时可以用矩估计、极大似然估计等方法求出期望。注意，此时的期望未必等于平均数

原帖由 trouble16 于 2009-6-4 13:24 发表
在数理统计中，取出一些样本，它们的加和在除以个数是平均数，但不一定等于数学期望。我们可以通过这些样本求出数学期望，此时可以用矩估计、极大似然估计等方法求出期望。注意，此时的期望未必等于平均数

我的数理统计学得不是很好，不过也大致明白了你的意思。
我前面说的话和你这段话不矛盾吧？

一个随机变量的期望值（英文：expected value）（或期待值）是变量的输出值乘以其机率的总和，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。

如果X是在机率空间(Ω, P)中的一个随机变量，那么它的期望值 E(X) 的定义是：
E(X)=∫ΩXdp
并不是每一个随机变量都有期望值的，因为有的时候这个积分不存在。如果两个随机变量的分布相同，则它们的期望值也相同。

如果 X 是一个离散的随机变量，输出值为 x1, x2, ...， 和输出值相应的机率为p1, p2, ... （机率和为1）, 那么期望值 E(X) 是一个无限数列的和。

平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。

期望值的运用

在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。

太强了，感动ing，今天可真是帮到我了！！！