例：
有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：
[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。
方差的公式：
方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。
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s2就表示方差。
方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。
方差怎么计算?
方差的定义
它是每个数据点与平均值之差的平方的平均值。
方差是衡量一组数据离散程度的统计量。它就像是一个裁判，评判我们手中的数据是团结一致还是各自为战。越大的方差意味着数据点之间离散度越高，反之则表示数据比较集中。
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方差的计算公式:
S^2=（1/n）∑（1，n）(xi-{x})^2，其中n是样本数量，xi是每个样本的值，{x}是样本的平均值。
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方差的意义:
这个公式的意义在于，它表示了每个样本与样本平均值之间的差的平方的平均值。具体来说，方差越大，说明样本数据越离散；方差越小，说明样本数据越集中。
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方差的计算步骤：
在计算方差时，首先需要求出样本的平均值，然后将每个样本值与平均值之差的平方相加，最后除以样本数量。这样可以得到方差的值，即每个样本与样本平均值之间的差的平方的平均值。
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值得注意的是，在实际操作过程中，我们通常会遇到两类不同的数据集：单变量数据集和多变量数据集。对于单变量数据集而言，只需直接运用上述公式即可求得方差；但对于多变量数据集，则需要先对方差进行扩展，引入协方差矩阵等高级概念，才能有效描述多个变量之间的相互关系以及各自的变化情况。
计算注意事项
需要注意的是，方差是一个非常重要的统计量，它可以帮助我们了解数据的分布情况和离散程度。在实际应用中，方差经常用于数据分析、风险管理、金融投资等领域。
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