方差（variance）是统计学中一个重要的指标，它描述了一组数据的离散程度。方差公式可以用来计算数据集中各个数据点与平均值之间的差距。

方差公式为：$\sigma^2 = \frac^(x_i - \mu)^2}$，其中 $\sigma^2$ 表示方差，$\mu$ 表示数据集的平均值，$x_i$ 表示第 $i$ 个数据点，$n$ 表示数据集中数据点的个数。

方差的计算过程相对简单，首先计算出数据集的平均值，然后对每个数据点与平均值之间的差距进行平方运算，最后将所有平方差求和并除以数据点的个数即可得到方差。

方差的值越大，表示数据点之间的差距越大，数据集的离散程度越高；反之，方差的值越小，表示数据点之间的差距越小，数据集的离散程度越低。

方差公式是统计学中重要的基本概念之一，它不仅在描述数据集的特征方面具有重要作用，还在数据分析、机器学习、人工智能等领域中得到广泛应用。