正态分布是概率论和统计学中最常见的分布之一，它的概率密度函数呈钟形曲线，分布的中心点是均值，标准差决定了曲线的形状和分布的范围。与此类似，x的平方的分布被称为x2分布，它是一种连续的概率分布，常用于统计学中的假设检验和置信区间的计算中。

x2分布的期望是指在x2分布下随机取一个样本时，样本平方的平均值。它的计算公式为E(x2) = df，其中df表示自由度，自由度是指样本中可以自由变化的数量。

在实际应用中，x2分布的期望可以用来计算样本方差和标准差。例如，如果我们想要计算一个样本的标准差，首先需要计算样本方差，而样本方差的计算就涉及到x2分布的期望。

此外，在假设检验中，我们需要比较样本的统计量与理论值之间的差异，这时候也需要用到x2分布的期望。例如，我们可以通过计算样本均值与总体均值之间的差异，并将差异值除以标准误差，得到一个t统计量。在这种情况下，自由度的数量也决定了x2分布的期望。

总之，x2分布的期望是一个非常重要的统计量，它在统计学中的应用非常广泛。通过对x2分布的期望的理解和计算，我们可以更好地理解样本的分布特征，从而进行更加精确和可靠的统计分析。