离散型随机变量的方差：
D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)
=E(X^2) - (EX)^2.(2)
(1)式是方差的离差表示法,如果LZ不懂,可以记忆（2）式
（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方
很好记忆的,如果楼主还有疑问,那计算的时候怎么把X带入？X^2是所有的值加起来？X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值，例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1则：对于随即变量X的期望 E(X) =0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p所以由方差公式（2）得：D(X) = E(X^2) - (EX)^2 = p - p^2 = p(1-p) = pq无论对于X或者X^2，都是一次随机变量，或者一次实验，不是什么未知的函数哦，要通过题目的的随机变量到底是服从什么分配，然后才可以判断出该随机变量具有什么性质或者可以得出什么条件！不知楼主能不能理解........O(∩_∩)O~~