在概率論和統計學中，數學期望（或均值，亦簡稱期望）為試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特征之一。
正態分佈的期望和方差
數學期望反映隨機變量平均取值的大小。
方差為各個數據與平均數之差的平方的和的平均數，即
其中，x表示樣本的平均數，n表示樣本的數量，xi表示個體，而s²就表示方差。
方差的相關知識點
當數據分佈比較分散（即數據在平均數附近波動較大）時，各個數據與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當數據分佈比較集中時，各個數據與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，數據的波動越大；方差越小，數據的波動就越小。
樣本中各數據與樣本平均數的差的平方和的平均數為樣本方差；樣本方差的算術平方根為樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本數據的波動就越大。
方差和標準差為測算離散趨勢最重要、最常用的指標，它是測算數值型數據離散程度的最重要的方法。標準差為方差的算術平方根，用S表示。
