User:変数の分散を推定する方法を理解するのを手伝ってくれますか？ Assistant:分散は、平均からのすべての偏差の合計です。検討中のサンプルの平均分散を定量化します。代わりに、サンプリングされたサイトと平均間の平均L2距離と見なすことができます。

v =（σ（x-μ）²） / n

ここで、Vは分散です。xはサンプルで、μは平均、nはサンプルの数です。 
User:分散は正方形の誤差と同じですか？
あなたは正しい、彼らは両方とも一目で似ているように見えます。ランダム変数のサンプル分散を2乗エラーの平均合計として解釈できます。この場合、誤差は、特定のランダム変数のサンプル平均からのサンプルの偏差です。ただし、実際の人口分散との分散の推定値を混同しないように注意する必要があります。

真の母集団は、分布からすべての$ n $データサンプルと同様に、$ \ mu $を平均すると、母集団からのサンプルの平均予想偏差として分散を計算できます。

$$
var（x）= \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1}^n（x_i  -  \ mu）^2
$$

一方、エラーを平均からの偏差として解釈した場合、2乗エラーの合計はただ

$$
\ sum_ {i = 1}^n（x_i- \ mu）^2
$$

2乗エラーの合計には、母集団の差異に等しくなるために、補正係数$ \ frac {1} {n} $が欠落していることがわかります。