在统计学中，E(x)通常指的是随机变量x的期望值（expected value），它表示随机变量取每个可能值时，其结果的平均值。期望值是概率论中的一个基本概念，用于描述随机变量的平均水平或趋势。
均值（mean）是一个更通用的概念，它不仅包括了期望值，还包含了所有可能取值的平方和的平均数。具体来说：
– 期望值E(x) = (x_i P(x_i)) / (P(x_i))
– 均值 = (E(x))^2 / (P(x_i))^2
其中，表示求和，P(x_i)表示随机变量x取第i个值的概率。
两者的主要区别在于：
1. 期望值只考虑了随机变量取每个可能值时的结果，而均值则考虑了这些结果的平方和。
2. 均值的计算需要知道每个值出现的概率，而期望值的计算不需要这个信息。
E(x)是期望值，而均值是期望值的一种特殊情况，当所有可能的值出现的概率相等时，均值就等于期望值。在实际应用中，我们通常会使用均值来描述随机变量的中心趋势，因为它提供了一种更直观的方式来理解数据的中心位置。