例子：抛硬币：结果可以是正面或反面。
我们可以用数值来代表：正面=0 和 反面=1，这就是随机变量 "X":
想象一个加重了的骰子（蒙人！）。如果我们知道每个数值 x 的概率，我们便可以计算 X 的期望值（平均）：
注意：这是 加权平均值：高概率的数值在平均里有较高的比重。
（注意这次的列表是垂直排列的。）
你打算开一家麦德劳炸鸡店。这是市场调查数据：
用这些概率来计算，你的利润期望值和标准差是多少？
所以你预期可以转到 ￥25000，但可能有很大的误差。
我们再做一遍，不过这次 ￥50000 的概率大很多：
用不同的概率（￥50000 的概率是很高的 0.7）：
标准差也小了（代表数值比较聚合在中间。）
随机变量可以是离散或连续的：
连续数据可以取一个范围（值域）里的任何数值（例如人的身高）
这个网页的例子都是关于离散数据的，因为求连续数据的平均、方差和标准差需要用到积分法。