empirische Varianz, der mittlere quadratische Abstand von n Beobachtungen (x₁, x₂, …, x_n) einer Zufallsgröße X vom arithmetischen Mittel: \begin{eqnarray}{s}^{2}=\frac{1}{n-1}\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{({x}_{i}-\overline{x})}^{2}\end{eqnarray} mit \begin{eqnarray}\overline{x}=\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{x}_{i}.\end{eqnarray}

Die empirische Streuung ist das mit \(\frac{n}{n-1}\) multiplizierte empirische zentrale Moment zweiter Ordnung (empirisches Moment). Handelt es sich um eine mathematische Stichprobe (X₁, X₂, …, X_n) aus einer Grundgesamtheit, deren zugehörige Verteilung den Erwartungswert μ und die Varianz σ² besitzt, so ist s² als Realisierung der Schätzfunktion \begin{eqnarray}{S}^{2}=\frac{1}{n-1}\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{({X}_{i}-\overline{X})}^{2}\end{eqnarray} ein Schätzwert (Punktschätzung) für σ².

S² wird auch als Stichprobenvarianz oder Stichprobenstreuung bezeichnet. Während das zweite zentrale Stichprobenmoment \begin{eqnarray}{S}^{* }:=\frac{1}{n}\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{({X}_{i}-\overline{X})}^{2}\end{eqnarray} nicht erwartungstreu für σ² ist, da gilt \begin{eqnarray}E{S}^{* }=\frac{n-1}{n}{\sigma }^{2},\end{eqnarray} ist S² eine konsistente Schätzfunktion für die Varianz σ², d. h. es gilt ES² = σ², und die Standardabweichung \(\sqrt{V({S}^{2})}\) strebt für n → ∞ gegen Null.