正态分布的期望和方差是其两个重要的参数，它们分别描述了分布的形状和位置。
期望（均值）
期望是概率分布中所有可能结果的加权平均数。对于正态分布，期望等于分布曲线的对称轴，也就是均值μ。
期望的公式为：Eξ = x1p1 + x2p2 + …… + xnpn，其中xi是每个样本点的值，pi是对应的概率。
方差
方差是衡量数据分布离散程度的指标，表示每个数据点与均值之间的平均平方距离。
方差的公式为：s² = 1/n[（x1-μ）² + （x2-μ）² + …… + （xn-μ）²]，其中μ是期望（均值），n是样本数量。
此外，对于标准正态分布（N（0,1）），其期望值为0，方差为1。
总结：
期望（均值）μ = x1p1 + x2p2 + …… + xnpn
方差σ² = 1/n[（x1-μ）² + （x2-μ）² + …… + （xn-μ）²]
这些公式在统计学中被广泛应用，用于描述和分析正态分布的数据集。