期望为n，方差为2。
设y1,y2...yn均是服从标准正态分布的，令x=y1^2+y2^2+...yn^2，所以x服从自由度为n的卡方分布。
又因为x的均值为1/n(x1+x2+...xn)，所以E(x均值)=1/nE(x1+x2+...xn)=E(x)=E(y1^2+y2^2+...yn^2)=nE(y^2)=n。
同理D(x的均值)=D(x1+x2+...xn)/n^2=D(x)/n又因为D(x)等于nD(y^2)，通过标准正态分布的积分运算可以求出D(y^2)=2，所以样本均值的方差为2，期望为n。
统计学意义
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。