正态分布，也称为高斯分布，是概率论和统计学中非常重要的概率分布之一。由其均值和标准差决定，具体如下：

期望：正态分布的期望值等于其均值μ，即E(X) = μ。

方差：正态分布的方差等于其标准差σ的平方，即Var(X) = σ²。

正态分布是一种连续型的概率分布，也被称为高斯分布。它由两个参数决定，即期望值和方差。

正态分布的期望（均值）为μ，标准差为σ。当μ=0，σ=1时，我们称其为标准正态分布。

对于一个正态分布的随机变量x，其概率密度函数可以写作：

f(x) = (1/(σ√(2π))) * exp(-((x-μ)²/(2σ²)))

其中，exp是自然对数的底数e的指数函数。这个式子可以用来计算正态分布在某个数值处的概率密度。

因此，正态分布的期望就是μ，方差为σ²。

一般来说，我们可以通过计算样本数据集的平均值来估算正态分布的期望；通过计算每个数据点与平均值之间的偏差并求平方得到所有偏差平方和除以样本数量再开根号计算出标准差。

1 正态分布的期望为μ，方差为σ²。

2 正态分布是一种连续的概率分布，其期望和方差是决定它的形状和位置的两个重要参数。

3 在数学上有着重要的应用，比如在统计学、金融学等领域中常常使用正态分布来描述连续性随机变量的分布情况，因此对于研究和了解正态分布这两个参数的意义和计算方法是很有必要的。

正态分布是一种常见的概率分布，其概率密度函数为：

f(x) = (1/σ√(2π)) * e^(-((x-μ)/σ)^2/2)

其中，μ是分布的期望，σ是分布的标准差。

正态分布的期望是μ，表示分布的中心位置，也是分布的对称轴。如果将正态分布的概率密度函数画成曲线图，其最高点就在μ处。

正态分布的方差是σ^2，表示分布的离散程度。方差越大，分布越离散；方差越小，分布越集中。当σ为1时，正态分布被称为标准正态分布。

总之，是描述这种分布的两个重要参数，它们能够帮助我们了解分布的中心位置和离散程度，对于统计学和概率论都有着重要的应用。