正态分布是概率论中非常重要的一种分布，也称为高斯分布。它是一种连续概率分布，其图像呈钟形曲线，具有对称性。

正态分布的概率密度函数可以表示为：

$$f(x)=\frac\sigma}e^}$$

其中，$\mu$是正态分布的期望值，也就是数学期望$E(X)$，$\sigma$是正态分布的标准差，$D(X)$即方差可以表示为$\sigma^2$。这样，我们可以将正态分布的概率密度函数表示为：

$$f(x)=\frac}e^}$$

这个公式中，$E(X)$表示正态分布的期望值，$D(X)$表示方差。正态分布的期望值和方差是非常重要的统计量，它们可以帮助我们更好地了解正态分布的特征和性质。特别是在数据分析和建模中，我们可以利用正态分布的期望值和方差来描述数据的中心位置和离散程度，从而更好地分析和处理数据。

总之，正态分布是一种非常重要的概率分布，它的期望值和方差是描述正态分布特征和性质的重要统计量。掌握正态分布的概念和公式，可以帮助我们更好地理解和应用概率论与数理统计知识。