1，不同的定義
總體方差是壹組數據中數值與其算術平均值之間偏差平方和的平均值。樣本方差是分散在關於給定點X的直線上的樣本的數值特征之壹，其中點X稱為方差中心。樣本的方差在數值上等於構成樣本的隨機變量到離散中心x的方差的平方和。
2.總體方差:又稱有偏估計，實際上是我們從初中和高中學到的標準定義的方差。除數是n..比如“如果已知的期望值實現了，比如測量水的沸點，那麽測量值是10次，測量值和期望值是獨立的(期望值不根據測量值變化，所以可以隨便折騰，不管溫度計壞了還是倒了，總之期望值應該是100度)，那麽E”(x-expected)2”就是60。其實等於(X-期望)的方差，減去(X-期望)的平方。”所以叫有偏估計，測量結果偏向那個“已知期望值”。
樣本方差:無偏估計，無偏方差。對於壹組隨機變量，隨機選取n個樣本，這組樣本的方差為Xi^2的平方和除以N-1。這是可以推導出來的。現在往水裏撒壹把鹽，水的沸點不知道怎麽辦？我只能用樣本的平均值代替原來預期的100度。同樣的過程，只是原來的(X- expectation)換成了(X- mean)。想象壹下(Xi-均值)的方差，它不等於Xi的方差，而是有壹個協方差，因為在均值中，有壹項Xi/n與Xi有關，這就是那個“偏差”的由來。