什么叫期望？

定义1：
　　按照定义,离散随机变量的一切可能值与其对应的概率P的乘积之和称为数学期望,如果随机变量只取得有限个值:x,、π
　　定义2：
　　决定可靠性的因素常规的安全系数是根据经验而选取的,即取材料的强度极限均值(概率理论中称为数学期望)与工作应力均值(数学期望)之比。
　　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。）

离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为的数学期望（设级数绝对收敛），记为E。(如果随机变量只取得有限个值。)

 E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) 

  X1,X2,X3,……,Xn为这几个数据，p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)为这及格数据的概率函数。在随机出现的及格数据中p(X1),p(X2),p(X3),……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3,……,Xn出现的频率f(Xi).则： 

  E(X) = X1*p(X1) + X2*p(X2) + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1) + X2*f2(X2) + …… + Xn*fn(Xn) 

  很容易证明E(X)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值。 

  我们举个例子，比如说有这么几个数：