方差公式是什么？

方差=[(X1-a)2+(X2-a)2+……+(Xn-a)2]/n 注a为平均数，(X1-a)2为(X1-a)的平方

方差是实际值与期望值之差平方的期望值，而标准差是方差平方根。
在实际计算中，我们用以下公式计算方差。
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即
s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]
，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^2表示平方，xn表示个体，而s^2就表示方差。
而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为总体X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的(n-1)/n倍，[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用[1/(n-1)]∑(Xi-X~)^2来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。
方差，通俗点讲，就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）。
在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定
。

方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数,即
s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]
，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^2表示平方，xn表示个体，而s^2就表示方差。

数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。
定义
设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。

是统计学里的那个吧
若x1,x2,x3......xn的平均数为m
则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]
设方差为S^2，平均数为x
1若：
平均数变为（x+a）那么，每个数也增加了a,则方差为:S^2.(方差不变)
2若：
平均数为bx那么，每个数是原来的b倍，则方差为
:b^2*S^2，（即扩大了b^2倍）