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方差公式是用来衡量数据集合中数据分布的离散程度的一种统计量。方差越大，表示数据集合中的数据分布越分散；方差越小，表示数据集合中的数据分布越集中。

计算一个数据集的方差，需要以下步骤：
1. 计算数据集的平均值（即所有数据的总和除以数据个数）。
2. 对于每个数据，计算它与平均值的差值，然后将差值的平方加起来。
3. 将上一步得到的值除以数据个数，得到方差。

具体的方差公式如下：

$$s^2=frac{sum_{i=1}^{n}(x_i-overline{x})^2}{n}$$其中，$s^2$表示方差，$x_i$表示第$i$个数据，$overline{x}$表示数据集的平均值，$n$表示数据个数。

例如，对于数据集{3, 4, 5, 6, 7}，先计算平均值为5，然后计算每个数据与平均值的差值的平方，得到{(3-5)^2, (4-5)^2, (5-5)^2, (6-5)^2, (7-5)^2} = {4, 1, 0, 1, 4}，将这些差值的平方加起来得到10，最后将10除以数据个数5，得到方差为2。