0-1分佈，期望p方差p（1-p），二項分佈期望np，方差np（1-p）。

方差是在機率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。機率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。

統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。

在統計描述中，方差用來計算每一個變數（觀察值）與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。

擴充套件資料：

在機率分佈中，設X是一個離散型隨機變數，若E{[X-E（X）]^2}存在，則稱E{[X-E（X）]^2}為X的方差，記為D（X），Var（X）或DX，其中E（X）是X的期望值，X是變數值，意為“變數值與其期望值之差的平方和”的期望值。

對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），機率密度函式為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx

方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標準差、方差越大，離散程度越大）

若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。

因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。