方差的运算法则
```方差 = Σ（xi - x̄）^2 / n```
其中：
`xi` 表示数据集中的每一个数据点；
`x̄` 表示数据集的平均值；
`n` 表示数据点的个数；
`Σ` 表示求和符号。
方差有以下几个重要性质：
1. 如果数据集中的每个数据点都等于其平均值，即数据完全集中，则方差为0。
2. 如果数据集中的每个数据点都乘以一个常数 `c`，则新的方差将是原方差的 `c^2` 倍。
3. 如果数据集中的两个随机变量 `X` 和 `Y` 相互独立，则 `X` 和 `Y` 的和的方差等于 `X` 的方差加上 `Y` 的方差。
4. 方差为0的充分必要条件是随机变量 `X` 以概率1取常数值 `c`，即 `P{X=c}=1`，其中 `E（X）=c`。
方差也可以用来计算投资组合的方差，其计算公式为：
```投资组合的方差 = w1^2 * σ1^2 + 2 * w1 * w2 * σ1 * σ2 * ρ + w2^2 * σ2^2```
其中：
`w1` 和 `w2` 分别表示两种资产的权重；
`σ1` 和 `σ2` 分别表示两种资产的标准差；
`ρ` 表示两种资产的相关系数。
需要注意的是，方差和标准差是衡量数据分散程度的统计量，标准差是方差的平方根，它们越大表示数据的分散程度越大。
其他小伙伴的相似问题：
方差与标准差的区别是什么？
如何计算一组数据的方差？
方差在实际应用中有哪些例子？
