方差是描述随机变量离散程度的一个统计量，其计算公式为：$Var(X)=E[(X-E(X))^2]$，其中$X$是随机变量，$E(X)$是$X$的期望值。

为了理解方差计算公式的推导过程，首先需要了解期望的定义和性质。假设$X$是一个离散型随机变量，其概率质量函数为$p(x)$，则$X$的期望值为$E(X)=\sum_xp(x)$，即将$X$取每个可能的取值$x$，乘以对应的概率$p(x)$，然后求和。

接下来，我们考虑如何推导方差的计算公式。根据方差的定义，我们可以将其表示为$Var(X)=E[(X-E(X))^2]$。展开式子，得到：

$Var(X)=E[(X-E(X))^2]$

$=E[X^2-2XE(X)+E(X)^2]$

$=E(X^2)-2E(X)E(X)+E(X)^2$

$=E(X^2)-E(X)^2$

其中，第二个等式使用了期望的线性性质，即$E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)$，第三个等式使用了期望的平方性质，即$E(X^2)=(\sum_x^2p(x))$。

因此，我们可以得到方差的计算公式为$Var(X)=E(X^2)-E(X)^2$。

需要注意的是，方差只反映了随机变量分布的离散程度，而不是随机变量的分布形状。因此，在实际应用中，我们需要结合概率密度函数或概率质量函数来综合分析随机变量的特征。