期望E（x）与随机变量x的均值mu，实质上表述的是同一概念，即x的期望值。而平均值与均值（mean）是两概念，均值针对的是随机变量x的分布，通过计算得出，平均值则针对一组样本数据，计算方式多样，通常默认为算术平均值。在实践中，我们可能无法得知x的完整分布，故通过抽样获得x的样本，以估计其分布。
总结而言，均值与期望虽在数值上可能相同，但本质上存在差异。均值代表实际数据集中的平均值，而期望值则基于概率理论，反映了理想状态下期望的结果。二者在统计分析中都具有重要应用，但需明确区分以避免混淆。
均值是期望值。均值和数学期望没有区别。在概率论以及统计学中，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，是最基本的数学特征之一，反映了随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。
均值和期望不一样。均值是根据已经知道数值的样本得到的，是实际存在的，是一个样本的特性值；期望是理论的，代表的是整个总体的平均值，因为总体没办法全部测量，无法全部知晓所有的数值，因此只是一个理论值。期望是在概率论和统计学中，用于描述随机变量的平均取值。
均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来，做平均值（除以总母体个数），就叫做均值。当然，此法针对小群体做此加总后除以个数得到均值的方法，是很准确无误的，这个得到的均值是准确的，不会有模糊的概念。
均值是期望值。均值和数学期望没有区别。在概率论以及统计学中，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，是最基本的数学特征之一，反映了随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。
两者的区别其实非常大。数学期望重点是在“期望”二字上，此“期望”非彼“期望”，具体指的是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，在这里得出的数值，很大程度是在理想环境，或者是模拟的理想状态下做出的结果及概率计算。
期望和平均值的主要区别是：期望主要是针对大群体数据的计算，平均值主要针对小群体的计算。1，均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来，做平均值（除以总母体个数），就叫做均值。
数学期望不是平均值，两者存在以下区别：定义不同：数学期望：在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映随机变量平均取值的大小。可以理解为加权平均数。平均值：通常指的是算术平均值，即将一组数的总和除以数的个数得到的值。
数学期望不是平均值，但两者在某些情况下数值上可能相等。以下是关于数学期望与平均值的详细解释：定义不同：平均值：通常是所有数值的和除以数值的个数，是数据集中点的“中心”位置的一个度量。数学期望：在概率论和统计学中，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
数学期望不是平均值，但两者在特定条件下数值上可能相等。以下是关于数学期望与平均值区别的详细解释：定义上的区别：平均值：是数据的算术平均数，即将所有数值相加后除以数值的个数。数学期望：在概率论和统计学中，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
数学期望不是平均值。期望是个确定的数，是根据概率分布得到的。不管进不进行实验，期望都可以求出来。数学期望，又称为均值，即随机变量取值的平均值之意，这个平均是指以概率为权的加权平均。平均数（mean），是做多次实验之后，总和的平均数。
在概率论和统计学中，数学期望（mean）（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，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。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。期望值是该变量输出值的平均数。
它们不是同一个概念，只有当各项权重相同时两者在数值上才相等，数学期望可以理解为加权平均数。在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
