方差（Variance），应用数学里的专有名词。
方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即 ：
其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。
在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
在概率论和数理统计中，方差(Variance，符号D，或σ2σ2)用来度量随机变量与其数学期望(即均值)之间的偏离程度，在计算上，方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。方差是衡量数据离散程度的一个标准，用来表示数据与数据中心(均值)的偏离程度，方差越大，则数据偏离中心的程度越大。同时，变量的期望相同，但方差不一定相同。
依旧以离散型随机变量为例，假设随机变量为XX，取值xi(i=1,2,...,n)xi(i=1,2,...,n)，μμ为随机变量的数学期望(均值)，那么离散型随机变量XX的方差可以表示为：
D(X)=1n∑ni=1(xi−μ)2D(X)=1n∑i=1n(xi−μ)2
在计算上，如果已知随机变量XX的期望E(X)E(X)，则方差的计算可以简化为：
D(X)=E(X−E(X))2=E(x2)−[E(x)]2D(X)=E(X−E(X))2=E(x2)−[E(x)]2
