计算连续单变量分布中表达式的期望值：

离散单变量分布：

连续多元分布：

离散多元分布：

使用独立分布的随机变量计算期望值：

求一般非零概率条件下的条件期望：

离散单变量分布：

多元连续分布：

多元离散分布：

使用零概率条件事件计算条件期望：

应用N个[期望[…]]调用N期望如果符号计算失败：

求有理函数的期望值：

超越功能：

分段函数：

复杂功能：

获得不同精度的结果：

计算泊松过程时间片的期望值：

查找由列表指定分布时表达式的期望值：

求数量表达式的期望值：

使用查找指定的期望数量分布:

查找条件期望：

计算期望值数量幅值:

等效计算：

计算单变量连续分布的期望值：

计算单变量离散分布的期望值：

对多元连续分布的期望：

对多元离散分布的期望：

使用单变量直方图分布:

多元直方图分布：

使用单变量内核混合分布:

使用转换后的分布:

制定相同期望的等效方法：

使用产品分销:

相同期望的等效公式：

使用正态分布的成分混合物：

指数分布的参数混合：

截断Dirichlet分布：

截尾三角形分布：

边际分布：

相同期望的等效公式：

Copula分布：

配方分布：

获得具有默认精度设置的结果：

使用准确性目标以获得不同精度的结果：

使用方法增加数值积分递归二等分数的选项：

与来自的准确结果进行比较期望:

计算表达式的期望值：

根据模拟获得估算：

指定样本大小：

计算表达式的期望值：

此示例使用N集成:

使用激活评估结果：

使用默认精度设置获取结果：

使用精准度目标要获得不同精度的结果：

默认情况下，N期望使用机器精度：

使用工作精度为了获得更高精度的结果：

创建具有数量的分发对象：

期望使用分发中提供的数量作为默认值：

指定目标单位“小时数”:

获取连续分布的原始力矩：

获得离散分布的平均值：

获取截断分布的方差：

保险单赔偿的损失最高限额为10。投保人的损失，，遵循密度函数分布对于否则为0。找出根据保险单支付的福利的预期价值：

保险公司的月度索赔由一个连续的正随机变量建模，其概率密度函数与哪里.确定公司的预期月度索赔：

被保险房屋风损索赔金额是具有共同密度函数的独立随机变量对于否则为0，其中以千为单位的索赔金额。假设将提出3项此类索赔。计算三项索赔中最大的索赔的预期价值：

让表示事故中受保汽车的年龄。让表示事故发生时车主为汽车投保的时间长度。和具有联合概率密度函数对于和，否则为0。计算事故中投保汽车的预期使用年限：

棒球运动员的击球率是0.300。如果球员击球三次，找出预期的击球次数：

一名篮球运动员罚球命中4次。他在其中任何一场比赛中得分的概率都是0.7。查找玩家预计要进行的射击次数：

掷四个六面骰子。求最小值的期望值：

求最大值的期望值：

求三个最大值之和的期望值。使用身份和线性度期望，您将获得：

来自连续分布的大小为10的随机样本按升序排序。生成一个新的随机变量。求11的概率样本位于排序列表中的第四个和第五个最小值之间：

概率等于并且独立于:

它也独立于分布：

研究指数分布的尾部风险值（TVaR）：

风险价值可能低估了可能的损失。考虑股票日志回报的两个模型：

固定参数因此，99.5%水平的风险值相等：

现在计算两个模型中的预期损失，假设它们超过了风险值：

第二种模式的损失实际上更大：

一种药物已被证明对40%的病例有效。找出应用于100个案例时的预期成功次数：

假设股票对数回报率服从稳定分布，找出95%水平的风险值：

假设上述分布，计算当前标准普尔500指数值的95%风险点损失值：

求对数回报的预期差额：

计算相关的点损失：

现场平均风速为7 m/s，威布尔分布形状参数为2：

全年风速分布结果：

GE 1.5 MW风力涡轮机的功率曲线：

一年内产生的总平均能量为4.3 GWh：

估计人类染色体长度的分布：

假设长度大于平均值，则为预期染色体长度：