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  衡量離散程度的值,通常是非負實數:當衡量值取零時,表示分佈集中在同一個值上;隨著衡量值的增加,隨機變數的取值越來越分散。  部分描述離散程度的量是帶單位的,並且,這些量的單位與隨機變數本身的單位相同。也就是說,如果隨機變數的單位是米或者秒,則這些量的單位也是米或者秒。這些量舉例如下:  此外,也有一些無量綱量:  另外,還有一些帶單位的量,但是他們的單位和隨機變數本身的單位不同:

  變差的可解釋性,通常是對於一個隨機變數而言的。當觀測到隨機變數的一些取值(例如訓練集中的標籤可視作是一個隨機變數的一些觀測值),需要推斷隨機變數服從的分佈時,就會遇到這個問題。一般而言,推斷有限觀測值的隨機變數服從的分佈的過程,即是建立模型的過程。  假設有隨機變數formula_1及其服從的真實分佈formula_2。則對於該隨機變數的觀測值,可計算其變差(以方差表示)formula_3;對於分佈,亦可計算其變差formula_4。則formula_5是相對該隨機變數的可解釋變差(英語:explainable variation),其餘的部分則是不可解釋變差(英語:unexplainable variation)。為了衡量不可解釋變差,可引入不可解釋變差分數(英語:fraction of unexplainable variation)formula_6。不可解釋變差亦稱為統計噪聲。  假設formula_7是模型給出的隨機變數的分佈。則對於該預測分佈,我們可以計算器變差(以方差表示)formula_8。則formula_9是該模型相對該隨機變數的已解釋變差(英語:explained variation),其餘部分則是未解釋變差(英語:unexplained variation)。同樣,為了衡量未解釋變差,可引入未解釋變差分數(英語:fraction of unexplained variation)formula_10。
在統計學裡,離散程度(英語:statistical dispersion)或變差(英語:variation)是指一個分佈或隨機變數的壓縮和拉伸的程度。用以描述離散程度或變差的量主要有方差、標準差、變差係數和四分位距等。