方差是衡量数据波动大小的统计量，它表示数据与其期望值（均值）之间偏离程度的度量。具体来说，方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数。如果数据分布比较分散，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；反之，如果数据分布比较集中，差的平方和较小，方差就较小。方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定；方差越小，数据的波动就越小。
方差的计算公式为：
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方差（Variance） = E[（X - E（X））^2] = E（X^2） - [E（X）]^2
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其中，`X` 表示随机变量或数据集，`E（X）` 表示 `X` 的期望值，`E[（X - E（X））^2]` 表示 `X` 与期望值之差的平方的期望值。
标准差是方差的算术平方根，它与方差有相同的量纲，并且是衡量数据离散程度时常用的指标。标准差越大，数据的波动也越大。
方差在统计学、金融、物理等多个领域都有广泛的应用，例如在风险评估、质量控制、实验设计等方面