期望数学中的期望和方差公式：。
期望值：e =x1p1x2p2.xnpn。
方差：s？方差公式：s？1/n[(x1-x)？(x2-x)？(xn-x)。
注：x上有一个“-”
正态分布又称高斯分布，是数学、物理和工程中非常重要的概率分布，在统计学的许多方面都有很大的影响。如果随机变量x服从数学期望和方差 2的高斯分布，则表示为N(， 2)。概率密度函数为正态分布的期望值决定其位置，其标准差决定分布的幅度。因为它的曲线是钟形的，所以人们经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是=0，=1的正态分布。
公式：s ^ 2=\(m-x1)2(m-x2)2(m-x3)2…(m-xn)2n。
平均值：m=(x1 x2 x3.xn)/n (n代表这组数据的个数，x1，x2，x3.xn代表这组数据的具体值)。
从大数据的角度看问题，反映了数学期望中大量的实验规律。不能只看现在或者特殊情况，不能对一个现象过早下结论。你应该多听多看，才能得到一个隐藏的规律；
看到高概率的光问题对应的是数学期望中的概率权重，高概率对应的值对最终的结果影响很大，所以当有目标时，为了实现，就要找到概率最高的路径。
1.二项式分布的数学期望是E={=0，n}*C{，n} * p * q (n-)。
={=0，n}*n！/!/(n-)！*p^ *q^(n-)
={=1，n}n！/(-1)!/(n-)！*p^ *q^(n-)
=n * p *{=1,n}c{-1,n-1}*p^(-1)*q^(n-)
=n*p*(p q)^(n-1)
=n*p，
D =e ( 2)-e 2。
={=0,n}^2*c{,n}*p^*q^(n-)-n * p *{=0，n}*C{ ,n}*p^ *q^(n-)
=n * p *{=1，n}*(n-1)！/(-1)!/(n-)！*p^(-1) *q^(n-) – n*p*{=1，n}*C{ ,n}*p^ *q^(n-)
=n * p *{=1,n}p^(-1)*q^(n-)**(c{-1,n-1}-c{，n}+C{，n}*q)
=n * p *{=1,n}p^(-1)*q^(n-)**[c{，n}*q-(C{，n}-C{-1，n-1})]
=n * p *[{=1,n}p^(-1)*q^(n-)**c{，n } * q-{=1,n-1}p^(-1)*q^(n-)**c{,n-1}]
=n * p *[{=1,n}p^(-1)*q^(n-)*n！/(-1)!/(n-)！* q-{=1,n-1}p^(-1)*q^(n-)*(n-1)！/(-1)!/(n-1-)！]
=n * p *[{=1,n}n*q*c{-1,n-1}*p^(-1)*q^(n-)-
{(=1,n-1}(n-1)*q*c{-1,n-2}*p^(-1)*q^(n–1)]
=n * p *[n * q *(p q)^(n-1)-(n-1)*q*(p q)^(n-2)]
=n*p*[n*q-(n-1)*q]
=n*p*q，其中p为单个事件的概率，q=1-p。
2.二项式分布的概念：每个实验中只有两种可能的结果，而且这两种结果发生与否是相互对立的，与其他实验结果无关，在每个独立的实验中发生与否的概率保持不变，所以这一系列实验称为N次伯努利实验。当实验次数为1时，二项分布为伯努利分布。
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