一階矩就是期望值，換句話說就是平均數(離散隨機變量很好理解，連續的可以類比一下)。

舉例：xy座標系中，x取大於零的整數，y1, y2, ...,yn 對應x=1, 2,..., n的值，現在我要對y求期望，就是所有y累加除以n，也就是y的均值。

此時y的均值我可以在座標系中畫一條線，我會發現所有的點都在這條線的兩邊。

如果是中心矩我就會用每個值減去均值z=yn-y均作為一個新的序列z1, z2, ..., zn，再對z求期望，這時我會發現均值為零(即在坐標軸y上)。

一階矩只有一階非中心矩，因為一階中心矩永遠等於零。

二階(非中心)矩就是對變量的平方求期望，二階中心矩就是對隨機變量與均值(期望)的差的平方求期望。為什麼要用平方，因為如果序列中有負數就會產生較大波動，而平方運算就好像對序列添加了絕對值，這樣更能體現偏離均值的範圍。