1，離散型是數值乘以相應概率的和，連續型是x乘以積分區間內密度函數的積分。方差為e(x-ex)2 = e(x ^ 2)-(ex)2，即平方期望減去平方期望。
2.平方的期望是x 2乘以密度函數得到積分，期望平方是計算期望後的平方。離散型的方差也很明顯。也就是每個值的平方減去期望值再乘以相應的概率。
3.方差為e(x-ex)2 = e(x ^ 2)-(ex)2，即平方期望減去平方期望。這兩者不能混為壹談。平方的期望值是x 2乘以密度函數得到積分。
擴展數據
當數據分布比較分散(即數據圍繞平均值波動較大)時，各數據與平均值的差異平方和較大，方差較大；當數據分布集中時，每個數據與平均值之間的差的平方和很小。所以方差越大，數據波動越大；方差越小，數據波動越小。？[6]?
樣本中數據與樣本平均值之差的平方和的平均值稱為樣本方差；樣本方差的算術平方根稱為樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是對樣本波動的度量。樣本方差或標準差越大，樣本數據波動越大。
方差和標準差是衡量離散趨勢的最重要和最常用的指標。方差是每個變量值的方差平方及其均值的平均值，是衡量數值型數據離散程度的最重要的方法。標準差是方差的算術平方根，用s表示，對應的方差計算公式為:
標準差和方差的區別在於標準差和變量的計算單位是壹樣的，比方差更清晰，所以我們在分析中往往更多的使用標準差。
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