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D(X-Y)指(X-Y)的方差。计算公式为D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)。
其中Cov(X,Y) 为X,Y的协方差。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
方差公式性质
1、设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）；
2、 D(CX )=C2D(X ) （常数平方提取，C为常数，X为随机变量）；
证：特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值）
3、若X 、Y 相互独立，则证：记则
前面两项恰为 D(X)和D(Y)，第三项展开后为当X、Y 相互独立时，故第三项为零。
特别地独立前提的逐项求和，可推广到有限项。
方差统计学意义
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫作样本方差；样本方差的算术平方根叫作样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。
标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多地使用的是标准差。
以上资料参考百度百科-方差计算公式
初中方差算法是：首先计算一组数据的平均值，然后求每个数据与平均值的差的平方，最后求这些平方差的平均值。
一、方差的概念
方差（Variance）是用来衡量一组数据的离散程度的统计量，即数据与其平均值之间的偏离程度。方差越大，说明数据的波动程度越大；方差越小，说明数据的波动程度越小。
二、方差的计算方法
设一组数据为x1,x2,…,xn，其平均值为μ，方差记为σ^2，计算方法如下：
1、计算平均值：μ=(x1+x2+…+xn)/n
2、计算每个数据与平均值的差的平方：(x1-μ)^2,(x2-μ)^2,…,(xn-μ)^2
3、计算平方差的平均值：σ^2=[(x1-μ)^2+(x2-μ)^2+…+(xn-μ)^2]/n
三、方差的应用
方差在统计学、概率论等领域有很大的帮助。以下将介绍一些与方差和标准差相关的知识点。
除了方差和标准差，还有其他一些统计量可以衡量数据的离散程度，例如极差、四分位差等。
1、极差
一组数据中最大值与最小值之差。极差越大，说明数据的波动范围越大。计算方法是：R=max(x1,x2,…,xn)-min(x1,x2,…,xn)。
2、四分位差
一组数据按大小排序后，将数据分为四等份，每一份的数据量相等。四分位差是上四分位数（Q3）与下四分位数（Q1）之差。四分位差越大，说明数据的离散程度越大。计算方法：IQR=Q3-Q1。
方差的重要性质
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
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