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如何计算数学期望值？
在概率论和统计学中，数学期望（或平均值）是每个可能结果的概率乘以其结果的总和，这是最基本的数学特征之一。它反映了随机变量的平均值。
随机变量包括离散型和连续型。数学期望的计算也分为离散型和连续型。
（1）离散型
如果一个随机变量只得到有限值或无穷大值，则可以按一定顺序逐一列出，其取值范围为一个或多个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。
（2）如果随机变量x的分布函数f（x）可以表示为非负可积函数f（x）的积分，则x称为连续随机变量，f（x）是x的概率密度函数（分布密度函数）。
（1）离散的
]（2）连续的
假设我们玩一个游戏，总共52张牌，包括4张a。让我们赌一元。如果你赢了，我给你10元。否则，你的一元钱就输给我了。我希望你能赢。
解决方案：P（命中a）=4/52=1/13
P（错过a）=（52-4）/52=12/13
e（赢）=1/13*10 12/13*（-1）=-12/13
也就是说，在你玩了很多游戏之后，你会发现你更容易赔钱。
刚上大一，报的计科，学了一年的c和JAVA，都说计算机和数学关系紧密，可为啥没有感觉到？感到迷茫？
呵呵，你才刚一年级，刚刚学了一点语言。甚至不是初学者。毫不夸张地说，学习电脑就是拼数学。光靠学几门语言你什么都做不了。特别是在编程实现某些函数时，如果数学学得不好，就不能设计出合适的算法。数学建模非常重要。我劝你不要想当然。让我们来看看傅立叶变换，这是最常见的一个高数字。利用傅立叶变换设计低通滤波器是图像处理中最常用的基本功能之一。
同样，机器语言本身是一个二进制矩阵。图像的本质也是由像素组成的矩阵。然后你就会知道线性代数的重要性。然后对各种图像、信号进行放大和缩小，需要用到各种插值，那么你会后悔离散数学没学过。当你学习信息论和通信原理时，你会后悔没有理解复变函数和概率。。。。。
即使是大二专业基础课使用的数据结构，堆栈、列、排序、二叉树、哈希图、递归等。。。。都是数学模型。。。
如果你真的想学好编程，你必须彻底地学习数学。至于编程语言，这完全是语法结构的问题。是一样的。编程侧重于算法。至于用什么语言，是肤浅和肤浅的。就像写一本书，一部经典，把它翻译成任何语言。如厕读物，如果你用八种语言写的话，也是如厕读物。
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