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方差的分类
这两者有显然的区别，为什么会有这个区别呢？
区别有二，这两个区别互相联系，不可分割：
- 数据的多少。上面这个只有一部分样本，而下面这个是有完整数据，即总体，母体。
- 目的。你是要算这部分数据的方差，还是要估计总体的方差。如果是前者，那么使用母体方差公式，如果是后者，使用样本方差公式。
进一步解释：当我们只有一部分样本的时候，显然我们是无法估计出完整数据的方差的（下面这个公式），所以，上面这个公式其实是一个近似估计，但是这个估计的期望是等于完整数据的方差的，即无偏估计。
torch.var
import torch
torch.var两种方差都可以计算，这取决于一个参数，即unbiased，无偏的意思。默认值为true，也就是说，默认的目的是样本估计总体，使用的是上面这个样本方差公式，计算的是样本方差。
我们实战查看如下：
a=torch.tensor([1.0,-1])
torch.var(a)#分母除以的是1.
结果如下：
tensor(2.)
a=torch.tensor([1.0,-1])
torch.var(a,unbiased=False)#分母除以的是2.
结果如下：
tensor(1.)