二项分布和正态分布的期望与方差分别为：

一、二项分布：

期望：μ = p

方差：σ² = p*，其中p是成功的概率。在二项分布中，事件只有两个可能的结果，期望值表示多次试验中结果的平均值，方差则表示这些结果的离散程度。

二、正态分布：

期望：μ

方差：σ²。正态分布是一种连续型随机变量的分布形式，其图形呈钟形曲线。期望代表了分布的峰值所在的位置，也就是数据的平均点；方差表示数据的离散程度，反映了数据围绕均值波动的程度。在正态分布中，大部分数据都集中在均值附近，偏离越远的数据出现的概率越小。

解释说明: 不同的概率分布描述不同类型的数据模式和可能结果的范围和概率分布的形状是不同的。二项分布适用于描述只有两种可能结果的随机试验，如抛硬币的正反面结果；而正态分布则适用于描述连续型随机变量的情况，如人的身高、考试分数等大多数自然现象和社会现象。这两种分布的期望和方差都是描述数据分布特性的重要参数，期望反映了数据的中心位置或平均状态，方差则反映了数据的离散程度或波动性。在实际应用中，根据数据的特点选择合适的概率分布模型，并计算其期望和方差，对于理解数据特征和做出决策具有重要意义。