方差的定义是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，其公式如下：
D(X)=E{[X-E(X)]²}
=E{X²-2XE(X)+E²(X)}
因为E[-2XE(X)]=-2E²(X)，所以上式可写成如下：
D(X)=E{X²-2XE(X)+E²(X)}
=E[X²-2E²(X)+E²(X)]
=E[X²-E²(X)]
=E(X²)-E²(X)
方差的统计学意义：
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
