希望累了有肩膀靠一靠，有争吵时相互退让一步，为这个家筑一个坚强的堡垒。
我邻居家一对夫妻，男女都独立，而且两人性格都強势，所以每天的生活都翻天覆地，重要关头还相互拆台，让人可怜又可卑，还影响了下一代，子女要么強势，要么懦弱，与人相处总是有那么几丝不自然，把整个婚姻过得乱七八糟的。
希望自己的婚姻顺顺利利，百头偕老。
期望理论是概率论和统计学中的一个重要概念，它是一个随机变量平均值的度量，表示随机变量在一定数量的试验中出现的平均结果。期望公式是期望理论的核心公式，可以计算离散型和连续型随机变量的期望值。
对于离散型随机变量$X$，其期望公式为：
$$
E(X)=\sum_{i=1}^{n} x_i p_i
$$
其中，$x_i$为随机变量$X$取值的可能结果，$p_i=P(X=x_i)$为该取值出现的概率，$n$为随机变量$X$取值的数量。
对于连续型随机变量$X$，其期望公式为：
$$
E(X)=\int_{-\infty}^{\infty} x f(x)\text{d}x
$$
其中，$f(x)$为随机变量$X$的概率密度函数。
总的来说，期望公式可以表达为：
$$
E(X)=\begin{cases} \sum_{i=1}^{n} x_i p_i &\text{离散型随机变量} \\ \int_{-\infty}^{\infty} x f(x)\text{d}x &\text{连续型随机变量} \end{cases}
$$
需要注意的是，期望公式只是概率论和统计学中的一部分知识，深入了解还需要涉及到其他概念和理论。
首先感谢公司领导给我一个与公司共同进步的机会······ 其次，销售是我非常喜欢的工作，而公司又给我一个这么好的销售平台······使我感到前途是多么的光明，我将利用我所学知识和经历，以十二分的精神投入到这份事业中，为公司的发展也为自己的明天奋斗···· 再次，在前面的工作中我看到了自身的不足，但是我始终相信勤能补拙，相信在公司的引导下、同事的帮助下、还有我的努力下，我能够交出一份满分的答卷······ 再再次，虽然说事业的成功靠的是坚持不懈的奋斗，但是在努力奋斗的同时也应该对自己、对自己从事的事业做好详细的规划，我喜欢销售这份事业，希望通过我不懈的奋斗能够让我和公司一起成长、一起进步，能在销售行业中顶起一片小小的天空，为公司的发展做出自己应有的贡献··· 最后，期望在以后的日子里，能够得到公司领导的肯定，我将为这份事业付出······ 哈哈，随便写了几句，水平不咋地，希望对楼主有所提示。
求期望公式：P=（G＋p）/n。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。只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 是研究随机现象数量规律的数学分支。
我现在特别期望春天！
因疫情的原因，我们从夏天就开始封控在家。每天吃了睡，睡了吃，剩下的时间就是看手机。长了肉，掉了神，搞得眼睛看不清人！这都冬天了，还被关在家里！一年四季，三个季节眼看就要过去了！
我期待春天快点来临！
1、人若有志，万事可为。2、奋勇拼搏，披荆斩棘。
3、天道酬勤，宁静致远。
4、百尺竿头，更进一步。
5、厚积薄发，志在必得。
6、谋事在人，成事在天。
7、创造美好，握手成功。8、有则改之，无则加勉。
9、一分耕耘，一分收获。
10、不学自知，不问自晓。
11、勤学苦练，永争上游。
12、聪颖秀丽，锦绣前程。
13、与时俱进，奋发图强。
14、超越自我，追求卓越
1、冲天香阵透长安，满城尽带黄金甲。
2、袅袅兮秋风，洞庭波兮木叶下。
3、稻花香里说丰年，听取蛙声一片。
4、宁如凿空使，远致石榴花。
5、芙蓉露下落，杨柳月中疏。
6、夕雨红榴拆，新秋绿芋肥。
7、喜看稻菽千重浪，遍地英雄下夕烟。震落了清晨满披着的露珠。
8、信宿渔人还泛泛，清秋燕子故飞飞。
9、春种一粒粟，秋收万颗子。
远大前程是狄更斯的小说。远大前程又译《孤星血泪》，是英国作家查尔斯·狄更斯晚年写成的长篇小说。故事背景为1812年耶诞节前夕至1840年冬天，主角孤儿皮普以自传式手法，叙述从7岁开始的三个人生阶段。此小说贯彻了狄更斯文以载道的风格，透过剧中孤儿的跌宕起落，表达他对生命和人性的看法。该作百年来被多次改编成电影、电视剧及舞台剧。
期望方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
在统计描述中，期望方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
伯努利分布（即二项分布）的期望是np，方差是np（1-p）。其中n是实验次数，p是每次实验事件A发生的概率。