三相矩陣的數學期望怎么算？
一、期望在概率論和統計學中，數學期望（或均值）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特征之一。它反映隨機變量平均取值的大小。
1.離散隨機變量的X的數學期望：
E(X)=∑∞k=1xkpk
2.連續型隨機變量X的數學期望：
E(X)=∫+∞?∞xf(x)dx
3.常見分布的期望
1）泊松分布的期望等于λ；2）均勻分布的期望位于區間的中心；3） 高斯分布的期望為μ;4）二項分布的期望為np
4.期望的性質
常數的期望等于該常數；
E(CX)=CE(X);E(X+Y)=E(X)+E(Y);X,Y獨立時，E(XY)=E(X)E(Y)
二、 方差
研究隨機變量與其均值的偏離程度，記為：
通過分解，可得到
D(X)=E[X?E(X)
1.均方差，標準差
2.方差的計算
3.常見分布的方差
4. 性質
三、協方差
四、協方差矩陣
協方差矩陣的簡明解釋：
https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8195588.html
推廣到多維：
對于連續的情況：