数学期望与方差是概率统计中的基础概念，用于描述随机变量的集中趋势和离散程度。以下是其两种常见计算公式：
| 项目 | 公式 | 说明 |
| 数学期望 | $ E(X) = sum x_i P(x_i) $ | 离散型随机变量的加权平均值 |
| $ E(X) = int x f(x) dx $ | 连续型随机变量的积分形式 | |
| 方差 | $ D(X) = E[(X - E(X))^2] $ | 偏差平方的期望 |
| $ D(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 $ | 更简便的计算方式 |
通过以上两种公式，可以更灵活地计算不同类型的随机变量的期望与方差，适用于实际问题分析与建模。
