یا (به : )، در و ، نوعی است.
 مقدار وردایی با میانگین‌گیری از مربع فاصله مقدار محتمل یا مشاهده شده با محاسبه می‌شود. در مقایسه با می‌توان گفت که میانگین مکان توزیع را نشان می‌دهد، در حالی که وردایی مقیاسی است که نشان می‌دهد که داده‌ها حول میانگین چگونه پخش شده‌اند. وردایی کمتر بدین معنا است که انتظار می‌رود که اگر نمونه‌ای از توزیع مزبور انتخاب شود مقدار آن به میانگین نزدیک باشد. وردایی مربع یکای کمیت اولیه می‌باشد. وردایی که نامیده می‌شود دارای واحدی یکسان با متغیر اولیه است.
 یا عددی است که نشان می‌دهد چگونه یک سری داده حول پخش می‌شوند. برای تعریف وردایی اگر فرض کنیم که متغیر تکی دارای توزیع است و متوسط توزیع جمعیت آن را با نشان دهیم آنگاه وردایی این جمعیت به صورت زیر تعیین می‌شود:
 
 
 حال اگر یک توزیع مجزا داشته باشیم که هر مجموعه داده در آن، دارای باشد، وردایی به صورت زیر محاسبه می‌شود:
 
 
 اما در بیشتر موارد توزیع حاکم بر داده‌ها مشخص نیست در این حالت وردایی را به صورت زیر تخمین می‌زنیم:
 
 
 در این رابطه ( ) داده‌هاست که خود از رابطهٔ زیر حساب می‌شود:
 
 
 البته باید توجه داشت که تخمین فوق یک تخمین دقیق و بدون خطا برای وردایی نیست لذا برای از بین بردن این خطا در تخمین از وردایی تصحیح شده‌استفاده می‌کنیم که به صورت زیر تعریف می‌گردد
 
 
 اگر ، ( ) باشد، آنگاه وردایی برابر خواهد بود با:
 
 
 برای به خاطر سپردن راحت‌تر این فرمول گفته‌می‌شود وردایی برابر است با « مجذور، منهای مجذور میانگین». وردایی متغیر تصادفی را معمولاً با Var( )‎ یا یا به صورت ساده‌تر σ (تلفظ می‌شود -دو) نمایش می‌دهند.
 اگر یک متغیر تصادفی با به این شکل باشد آنگاه واریانس آن به این شکل محاسبه می‌شود.
 
 
 عبارت پیشین با معادله پایین معادل است:
 
 
 در اینجا است.
 
 
 واریانس مقدار که از لحاظ احتمال با یکدیگر برابرند با عبارت پایین برابر خواهد بود:
 
 
 در اینجا میانگین داده‌است:
 
 
 البته واریانس این داده را بدون در نظرگرفتن میانگین آن‌ها هم می‌شود به شکل پایین محاسبه کرد: 
 
 
 
 
 در اینجا میانگین یا به این شکل محاسبه می‌شود:
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 اگر یک تاس داشته باشیم که احتمال آمدن هر عدد باشد، آنگاه امید ریاضی تاس با برابر خواهد بود و واریانس تاس می‌شود:
 
 
 به صورت کلی‌تر اگر یک متغیر گسسته تصادفی داشته باشیم که مقدار بگیرد و احتمال هر کدام از این مقادیر باشد، واریانس متغیر تصادفی ما برابر خواهد بود با: 
 
 
 توزیع نرمال با تابع چگالی احتمال و پارامترهای و به شکل زیر محاسبه می‌شود: 
 
 
 توزیع نمایی با تابع چگالی احتمال و پارامتر به شکل زیر محاسبه می‌شود، در این محاسبه :
 
 
 توزیع پواسون با تابع چگالی احتمال و پارامتر به شکل زیر محاسبه می‌شود، در این محاسبه :
 
 
 توزیع دوجمله‌ای با تابع چگالی احتمال و پارامتر و به شکل زیر محاسبه می‌شود، در این محاسبه :
 
 
 ، از ریشه باستانی ورت (ورتیدن)، را بجای فعل to vary برگزیده است و از این فعل مشتقات (variance)، (variation)، (variant)، (covariant)، (covariance)، (invariant)، (invariance)، (contravariance) را برساخته است.
 
برای تخمین واریانس یک تابع از آن به صورت پایین استفاده می‌کنند: 
 
 
 
 
 
 page ۱۱۷٬۴۳ introduction to probabilities models by Sheldon M.Ross
 
 مشارکت‌کنندگان ویکی‌پدیا. « ». در ، بازبینی‌شده در ۲۲ فوریه ۲۰۰۸.
{"title": "واریانس", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%88%D8%A7%D8%B1%DB%8C%D8%A7%D9%86%D8%B3&oldid=34856201", "language": "fa"}