首先弄清XY的分布列，然后按离散型随机变量的均值计算公式做，估计XY的分布计算要难点。
如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1) (Y1)(P1)+ (X2)( Y2)(P2)+…，所以有
E(X,Y)=0x(1/4+1/3+1/4)+1x1/6=1/6
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。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
一、样本平均值与总体平均值的区别
1、定义不同
样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望，是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值和连续型随机变量的总体均值。
2、计算依据不同
样本均值的计算依据是样本个数，总体均值的计算依据是总体的个数。一般情况下样本个数小于等于总体个数。
3、代表意义不同
样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势，而总体均值代表着全体个体的集中趋势。样本来自总体，但是样本只是总体的一部分，两者不可能完全相等，一般有差异。
二、样本平均值与总体平均值的关系
1、计算思路相同：两个均值的计算思路都是用所测量的群体的某指标的总和除以群体个数。
2、反映的都是数据的集中趋势。样本均值和总体均值都是反映数据集中趋势的一项指标。
3、两者一般情况下不完全相等，样本是对总体的推测。
表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。
总体均值(population mean)又叫做总体的数学期望或简称期望，是描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值：和连续型随机变量的总体均值。
简介
参数估计就是以样本统计量来估计总体参数，例如，用样本平均数估计总体平均数，用样本成数估计总体成数，等等。在参数估计中，用来估计总体参数c 的样本统计量c，称为估计量。例如，样本平均数、样本成数、样本方差等。
用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值 ，称为估计值。例如，要估计一个班级考试的平均分数，现从中抽取一个随机样本，经过计算得到样本平均分数为80分，那么这个80分就是估计值。
现有的均值有20多种，从字面来看，就是平均的意思，均值有个特点，就是当他们相等的时候，一定等于每个数，高中涉及到的大概有算数均值(a+b)/2,几何均值√ab,平方根均值√（a2+b2）/2等三种。
均值和峰值是说一个叫平均值，一个叫顶峰值，平均值就是按照一定的平均期来计算出它的均值变化。因为均值也是会变化的，不同的平均期它本身的均值自然就不同峰值，那得看在哪一个交易期之内。
平均值的计算，比如说这个平均值的期间是7天，现在有很多基金，它会显示7天平均收益率，这不就叫平均值吗？但是它平均的是最近7个交易日呢，明天这个平均值可能就会变化，因为明天他又把昨天的那个值算进去了，把7天之前的那一天的收益率减掉了，它自然就会有微弱的变动。这个平均期越长反应出来的数值越是平均，但是反应的期间越长它越不具备参考性，因为这基金总共成立两年两年平均值，那你看这个东西有什么意义呢？
峰值也得看它本身计算的交易期到底是哪一个期间的，如果是最近一个月的那可能是15号那次，要是说最近三个月的那可能是上个月17号，要是计算最近半年的可能是4个月之前的2号。都会有高峰有低谷，这个在数学上来说是极值极大值，但极大值不见得是最大值，因为它得有一个固定的期间，才能算是达到一个高峰。达到高峰的意思是说他现在长到了最高处，然后又下来了，成一个山峰的形状，这才叫高峰。
如果一个基金或者一个股票，它本身的这个价格净值价格变化是截取的一个交易期，比如这月1号到这月的15号，1号和15号，他可能会有一个最高点，但是那个叫最大值不叫极大值，它不叫峰值，它不是呈山峰的，你没有截取完整可能就得取中间这个8号的，它的价格虽然不是最高的，但是他是真的成峰状的这种变化的情况的。
3D均值中的均值是指：把开奖的3个数字相加，和数除以3，得到的整数，就是均值。
如：888，和24，24/3=8，均值为8
再如：988，和25，25/3=83333,均值取整数8。
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