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。
You're right, they both look similar at first glance. You could interpret the sample variance of a random variable as the average sum of squared errors, where the error is the deviation of a sample from the sample mean of the given random variable. We have to be careful not to confuse an estimate of the variance with the true population variance though.

Given a true population mean $\mu$, aswell as all $N$ data samples from your distribution, we can calculate the variance as the average expected deviation of the samples from the population mean. 

$$
Var(X) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \mu)^2
$$

Whereas, if we interpreted the error as the deviation from the mean, the sum of squared errors would just be

$$
\sum_{i=1}^N (x_i - \mu)^2
$$

You can see, that the sum of squared errors is missing the correction factor $\frac{1}{N}$, in order to be equal to the population variance.