期望是針對隨機變數而言的，是隨機變數的均值。
s:樣本方差，分母是n-1
μ:總體均值
d(x)：總體方差
xˉ：樣本均值
總體的均值又叫做總體期望，比如總體x的期望，即e(x)=μ；
比如樣本均值從某種意義上來說也是乙個隨機變數，因為在抽取樣本的時候你不知道會抽取什麼樣子的樣本，則對樣本均值求期望，就是e(xˉ)=μ，但是一旦樣本抽出來了，那麼樣本均值就是乙個固定的值了，就不能說均值的期望了；
比如樣本方差，同理在把它當做隨機變數時，e(s)=d(x)。
你並不能說總體方差的期望，總體期望的期望，因為總體期望和方差都是乙個具體的值，不是隨機變數。
具體一點，說說總體x期望的求法：
(1)期望就是乙個隨機變數的平均數（根據維基百科，均值就是平均數），是隨機變數各個取值對取這個值的概率的加權平均.如果知道了隨機變數的分布，則可以直接算出來；
(2)當不知道總體分布的時候，總體期望（均值）就需要用樣本估計了，比如矩估計，極大似然等。
那麼把總體期望給估計出來了，怎麼去衡量你估計出來的結果好不好呢，就用無偏性有效性一致性來進行衡量。那麼這裡的無偏性又再一次用到了期望的知識（估計量的期望等於真值就是無偏估計）。比如用矩估計來估計總體的均值，因為矩估計估計出來的結果是樣本均值（就是樣本求平均數的意思），又可以證明出來e(xˉ)=μ，那麼就可以說樣本均值是總體均值（期望）的無偏估計。而當獲得樣本值以後，我們就可以把樣本均值當做總體期望的值。
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