方差计算公式为
方差(s2)的计算公式就是用数据的每一项减平均数的差的平方和除以总个数，得数就是方差。
比如这组数据:6.8.7.5.9，平均数等于7，(6-7)2+(8-7)2+(7-7)2+(5-7)2+(9-7)2=1+1+0+4+4=10，10÷5=2，即方差＝2。
方差这个概念主要是在分析数据的时候用的概念，用来分析数据的稳定性特征。一组数据的方差越小，数据的稳定性越好。
延伸阅读
方差的简单计算公式推导
方差的概念与计算公式，例如 两人的5次测验成绩如下：
X： 50，100，100，60，50，平均值E(X)=72；Y：73， 70，75，72，70 平均值E(Y)=72。平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E(X)：直接计算公式分离散型和连续型。
推导另一种计算公式得到：“方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数”。其中，分别为离散型和连续型计算公式[1]。 称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
方差公式是什么啊
方差：
，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。
平方差：a2-b2=(a+b)(a-b)。
标准差：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +……(xn-x)^2)/n)。
资料扩展：
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差（SD）。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。
求方差的公式有哪些
样本方差的公式为：s2=(1/n)[(x1-x_)2+(x2-x_)2+…+(xn-x_)2]其中x_为样本均值。
先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数
方差的计算公式
若x1,x2,x3……xn的平均数为M，则方差公式可表示为：
方差公式是一个数学公式，是数学统计学中的重要公式，应用于生活中各种事情，方差越小，代表这组数据越稳定，方差越大，代表这组数据越不稳定。
下面举例：
两人的5次测验成绩如下：
X： 50，100，100，60，50 ，平均成绩为E(X )=72;
Y： 73， 70， 75，72，70 ，平均成绩为E(Y )=72。
平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大。
方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为D(X )：直接计算公式分离散型和连续型。
具体为：这里是一个数。推导另一种计算公式得到：“方差等于平方的均值减去均值的平方”。
关于方差的公式
常见方差公式
（1）设c是常数，则D(c)=0。
（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c2)D(X)。
（3）设X与Y是两个随机变量，则
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差），
则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。
（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
（5）D(aX+bY)=a2DX+b2DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
数学方差的计算公式
方差是应用数学里的专有名词。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。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
方差计算公式
方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，在实际计算中，我们用以下公式计算方差。
常见方差公式
（1）设c是常数，则D(c)=0。
（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c2)D(X)。
（3）设X与Y是两个随机变量，则
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差），
则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。
（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
（5）D(aX+bY)=a2DX+b2DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
方差的计算公式总结
方差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。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。
方差的计算公式是s2={(x1-m)2+(x2-m)2+(x3-m)2+…+(xn-m)2}/n,公式中M为数据的平均数，n为数据的个数,s2为方差。文字表示为方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
当数据分布比较分散时，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。
