数学期望（期望/均值）：
离散型：
连续型：
随机变量的分布函数：（理解为符合函数求期望值）
方差： E{[X-E(X)]^2},记做D（X）/ Var（X）,其开放称作标准差/均方差，其在数据上的表现为D(X)越小，则数据越集中
方差和期望的关系：E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-[E(X)]^2
切比雪夫不等式：（通过已知的E(X)和D(X)估计某一区间的时间的概率）这里有一篇相关讨论的文章，大家可以参考一下“切比雪夫不等式到底是个什么概念”
协方差与相关系数： （针对二维随机变量（X,Y）的讨论）
这里有一篇文章，方便大家理解这块内容“如何理解协方差、相关系数和点积”
矩、协方差矩阵：
称作（X,Y）的协方差矩阵
该结论的引入是为了方便计算多维随机变量的关系，参考文章“浅谈协方差矩阵”