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一价定律是数理统计的基本原理，也是统计推断的基础。它可以用来表示随机变量的期望或期望的数学形式。一价定律的数学表达式为：

E(X) = μ = Σ xP(x)

其中，μ代表随机变量X的期望，Σ xP(x)是X的基本参数，由随机变量取值及其概率之和组成。

例如，设有一个简单的抛硬币测试，它有两个可能的结果：正面和反面，正面概率为p，反面概率为1-p。根据一价定律，期望E(X) = μ = p(正) + (1-p)(反) = 2p -p = p。

上述一价定律的公式可以推广到n个联合事件中，设有n个不同结果发生的可能性，则期望E(X) = Σ xP(x)；其中，x代表每个结果发生的概率，P(x)为其概率值。

一价定律的拓展知识是偏期望。它比期望更重要，可以用来衡量随机变量X变动的趋势。偏期望的数学表达式为：

E(X-μ) = Σ xP(x)-μ

其中，μ代表随机变量X的期望，Σ xP(x)-μ为X的偏期望，由随机变量取值及其概率之和减去期望组成。

偏期望可以用来衡量一组数据的偏态，表示数据的平均值与数据的中心值的差异。正偏期望表示数据偏大，负偏期望表示数据偏小，零偏期望表示数据的分布对称。

因此，一价定律是描述随机变量的取值概率和期望的关系，而偏期望是衡量数据分布的偏态的指标，二者具有不同的意义，在统计分析中都非常重要。