方差的本质含义是衡量随机变量与其数学期望的偏差。方差越大，你的样本和你的数学期望之间的差异就越大。方差越小，你的样本越接近你的数学期望。如果方差为0，说明你得到的每个样本点都是你的数学期望。
比如你的月工资是一个随机变量(假设你的工资因绩效等而浮动。)，而且平均工资1万。如果你工资的方差是10元，说明你的工资很稳定，基本上不会只有5000元。基本月薪离万元不远。
如果你工资的方差是40万，你的月薪波动很大，只拿到5000的概率也是可能的。
一般来说，方差给样本一个数学期望附近的区间，这个区间包含了最有可能的样本点。方差是描述这个区间长度的度量。
