在概率统计中，期望值（即平均值）和标准差是描述随机变量分布的两个基本参数。通常情况下，直接通过标准差来求期望值是比较困难的，因为这两个参数之间没有直接的数学关系。但是，我们可以通过以下步骤间接地利用标准差来估计期望值：
1. 理解分布：首先，你需要知道随机变量X的分布类型。不同的分布类型，其期望值和标准差的关系不同。
2. 正态分布：如果X服从正态分布，即X ~ N(μ, σ^2)，其中μ是期望值，σ是标准差，那么期望值μ就是随机变量的平均值，也就是你想要找的期望值。
3. 非正态分布：对于非正态分布，没有直接的方法通过标准差来求期望值。但你可以使用以下方法进行估计：
- 中心极限定理：如果随机变量X经过适当的变换后趋近于正态分布，那么可以使用中心极限定理来估计期望值。例如，如果X经过标准化处理（即减去均值后除以标准差）后，其分布接近标准正态分布，那么可以估计期望值μ ≈ 0。
- 经验估计：在实际应用中，有时可以通过历史数据或者样本数据来估计期望值。例如，如果有一系列样本数据，可以计算这些数据的平均值作为期望值的估计。
需要注意的是，以上方法都是估计，而不是精确计算。
最后，如果你想要更加高效地准备考研，可以试试使用微信上的考研刷题小程序：【考研刷题通】。它涵盖了政治、英语、数学等全部考研科目，帮助你全面系统地刷题，提升备考效率。快来加入我们，一起为考研奋斗吧！【考研刷题通】——你的考研刷题好帮手！