如果我們擲了無數次的骰子，然後將其中的點數進行相加，然後除以他們擲骰子的次數得到均值，這個有無數次樣本得出的均值就趨向於期望。

均值是針對樣本發生的頻率而言的，期望是針對樣本發生的機率分佈而言的，所以總結後便是：

機率是頻率隨樣本趨於無窮的極限。

期望是均值隨樣本趨於無窮的極限。

上述表達的意思其實也就是弱大數定理

對於期望的理解：

理解1:

期望是反應樣本*均值的指標，但是個體資訊被壓縮，所以看一個期望值的指標，需要採用“期望+數量”組合的方式去調研。

理解2:

*均數是根據實際結果統計得到的隨機變數樣本計算出來的算術*均值，和實驗本身有關，而數學期望是完全由隨機變數的機率分佈所確定的，和實驗本身無關。

實驗的多少是可以改變*均數的，而在你的分佈不變的情況下，期望是不變的。