‘壹’ 怎样理解常用随机变量的数学期望和方差
常用分布的数学期望和方差表如下：
1、0-1分布：已知随机变量X，其中P{X=1}= p，P{X=0}=1-p，其中0<p<1，则成X服从参数为p的0-1分布。其中期望为E（X）=p，方差D（X）=p（1-p）。
2、二项分布：n次独立的伯努利实验（伯努利实验是指每次实验有两种结果，每种结果概率恒定，比如抛硬币）。其中期望E（X）=np，方差D（X）=np（1-p）。
3、泊松分布：其概率函数为P{X=k}=λ^k/（k!e^λ）k=0，1，2…...k代表的是变量的值。其中期望和方差均为λ。
学习的意义：
1、认知自我。知识是无穷无尽的，学习也没有尽头。当你学习的知识越多时，你会发现，以前的自己是多么无知。很多知识都不清楚，甚至没听过。
2、提升自我。在现代社会发展中，成绩并非唯一的出路，但学习却是我们一生所要追求的事情。
3、开阔眼界。读万卷书，行万里路。学习可以为我们平淡的生活增添趣味，即使我们做不到行万里路，却可以做到读万卷书。
4、满足求知欲。每个人都有追求知识的权利，都有选择是否学习的权利。有人通过学习认识自己。有人通过学习提升自己。有人通过学习开阔眼界。
5、创造更多可能性。学习的道路是艰难的，但却是充实的。
‘贰’ 求高中数学选修知识点 是关于数学期望那个单元的。 例如求数学期望的公式，数学期望的定义。方差的公式
一：抽球类问题数学期望
E=n*E1
注：E为数学期望，E1为抽一次球的数学期望，n为抽的次数
例：有完全相同的黑球，白球，红球共15个，其中黑7个，白3个，黑5个
则抽5次抽到黑球的个数的数学期望E=5*（5/15）=5/3
衍生问题还有抽人，抽产品等
二：遇红灯问题数学期望
E=P1+P2+……..
注：P为概率，E为相应所有P的和
例：小红去学校的路上有4个红灯，遇第1个红灯的概率为0.5，第2个的为0.35，第3个的为0.65，第4个的为0.23（遇红灯是互相独立的，互不影响的）
则小红在一次去学校的路上遇到的红灯的数学期望E=0.5+0.35+0.65+0.23=1.73
衍生问题有很多
三：三局两胜制问题的局数期望
E=2（1+P1*P2）
注：E为局数期望，P1，P2为两队或两人的获胜的概率（P1+P2=1）
例：甲和乙下棋，甲赢的概率为0.45，乙赢的概率为0.55
则他们三局两胜的局数期望E=2（1+0.45*0.55）=2.495
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。（换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。）
