关于如何计算数学中的 $X_i$，需要根据具体场景和定义来理解。以下是常见的几种情况：
一、线性回归中的 $X_i$
在线性回归模型中，$X_i$ 表示第 $i$ 个观测值的自变量值。例如，预测收入时可能考虑教育程度（如用年数表示）、工作年限等变量，这些具体的数值即为 $X_i$。
计算步骤：
1. 确定自变量集合（如 $X_1$ 为教育年限，$X_2$ 为工作年限等）；
2. 收集数据，得到每个观测值的自变量值（如某人教育年限为10年，工作年限为5年，则 $X_i = （10, 5）$）；
3. 通过回归分析计算每个自变量的系数 $b_i$，公式为：
$$
b_i = frac{sum_{j=1}^n (X_{ji} - bar{X}) (Y_{ji} - bar{Y})}{sum_{j=1}^n (X_{ji} - bar{X})^2}
$$
其中 $bar{X}$ 和 $bar{Y}$ 分别是 $X$ 和 $Y$ 的均值。
二、数学求和中的 $X_i$
在数列求和时，$X_i$ 表示数列中的第 $i$ 个元素。例如，求 $1$ 到 $10$ 的和时，$X_i = i$（$i=1,2,dots,10$）。
计算公式：
$$
sum_{i=1}^{10} X_i = 1 + 2 + 3 + dots + 10 = 55
$$
三、分布列中的 $X_i$
在概率论中，$X_i$ 表示随机变量 $X$ 的第 $i$ 个可能取值。例如，掷骰子时，$X_i = k$（$k=1,2,dots,6$）。
数学期望计算：
$$
E(X) = sum_{i=1}^n X_i P(X_i)
$$
对于离散型随机变量，需将每个取值与其概率相乘后求和。
四、其他场景
样本数据：在统计学中，$X_i$ 可能表示第 $i$ 个观测值的某个特征（如身高、体重等）；
矩阵运算：在矩阵中，$X_i$ 可能表示矩阵的某一行或某一列。
注意事项：
下标 $i$ 仅作为标识，可取任意正整数；
若涉及均值计算，需先求出所有 $X_i$ 的平均值 $bar{X}$。
若问题特指某一种情况，请提供更多上下文以便进一步解答。