在概率论和统计学中，期望和方差是常用的统计量，用于描述随机变量的特征。下面是期望和方差的求解方法：

期望（均值）：

对于离散型随机变量 X，其期望（均值）E(X)可以通过以下公式计算：

E(X) = Σ(x * P(X=x))

其中，x 是随机变量 X 可能取到的每个值，P(X=x) 是 X 取值为 x 的概率。

对于连续型随机变量 X，其期望（均值）E(X)可以通过以下公式计算：

E(X) = ∫(x * f(x)) dx

其中，f(x) 是随机变量 X 的概率密度函数。

方差：

对于离散型随机变量 X，其方差 Var(X) 可以通过以下公式计算：

Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X=x))

对于连续型随机变量 X，其方差 Var(X) 可以通过以下公式计算：

Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x)) dx

其中，E(X) 是随机变量 X 的期望（均值）。

需要注意的是，方差是衡量随机变量离其期望值的平均偏离程度的统计量。方差的平方根称为标准差，标准差提供了对数据分布的更直观理解。

这些公式适用于一般的随机变量，但对于特殊的分布（如正态分布、泊松分布等），还可以使用相应的公式来计算期望和方差。

如果您具体给出一个随机变量的概率分布或概率密度函数，我可以帮助您计算其期望和方差。