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方差是描述数据分散程度的统计量，常用符号为 $S^2$ 或 $sigma^2$。下面是方差的几个变形公式：

1. 样本方差的计算公式

$$S^2=frac{1}{n-1}sum_{i=1}^n(x_i-overline{x})^2$$其中，$n$为样本容量，$x_i$为第$i$个观测值，$overline{x}$ 为样本均值。

1. 方差的定义公式

$$S^2=E[(X-E(X))^2]$$其中，$E(X)$表示随机变量$X$ 的期望值。

1. 方差的展开式

$$S^2=E(X^2)-[E(X)]^2$$其中，$E(X^2)$表示随机变量$X$ 的平方的期望值。

1. 方差的加法法则

$$S^2(X+Y)=S^2(X)+S^2(Y)+2operatorname{Cov}(X,Y)$$其中，$operatorname{Cov}(X,Y)$表示随机变量$X$和$Y$ 的协方差。

1. 方差的线性变换公式

$$S^2(aX+b)=a^2S^2(X)$$其中，$a$和$b$ 是常数。