在统计学中，正态分布以其独特的对称性广泛应用于各种实际问题。其概率密度函数可以表示为 y = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))，其中 μ 代表期望值（或均值），σ 为标准差。现在，我们来详细探讨如何求解正态分布的期望和方差。
期望值（期望）的计算，即 Eξ，可以通过以下公式获得：Eξ = Σ xi * pi，这里 xi 是随机变量可能取的每个值，而 pi 是对应值出现的概率。简单来说，就是将所有可能值与它们出现的概率相乘，然后求和。
方差（变异程度），表示数据点离期望值的偏离程度，其计算公式为：s² = 1/n * Σ [(xi - μ)²]。这里，n 是样本数量，(xi - μ) 代表每个数据点与期望值的差的平方，所有这样的差平方值求和后再除以样本数量，即得到方差。
总结来说，正态分布的期望值是数据集中所有值与其概率乘积的加权平均，而方差则衡量了数据点在期望值周围分布的紧密程度。希望以上内容能帮助您更好地理解和计算正态分布的这两个关键参数。