Az ''X'' [[valószínűségi változó]] '''szórását''' az
risan.
<center>
<math>
\sqrt
{
\bold E
\left
((X - \bold E (X))^2
\right)
}
=
\sqrt{\bold E(X^2)-\bold E^2(X)}
</math>
</center>
képlet adja meg (feltéve, hogy ez az érték létezik), ahol '''E'''(''X'') az ''X'' [[várható érték]]ét jelöli. Az ''X'' valószínűségi változó szórásának '''jelölésére''' a szakirodalomban a kövekező konvenciók léteznek:
<center>
<math>
\bold D (X),
\,
\bold D X,
\,
\mathbb D (X),
\,
\mathbb D X.
</math>
</center>
A szórás négyzetét olyan gyakran használják a [[valószínűség-számítás]]ban és a [[matematikai statisztika|matematikai statisztikában]], hogy önálló fogalomként, mint szórásnégyzet, vagy [[variancia]] is szoktak rá utalni. Az ''X'' valószínűségi változó szórásnégyzete tulajdonképp az ''X'' második [[centrális momentum]]a.
== A szórás néhány fontosabb tulajdonsága ==
* Az ''X'' valószínűségi változónak pontosan akkor létezik szórása, ha ''X''<sup>2</sup>-nek létezik várható értéke, s ebben az esetben
:<math>
\bold D^2 (X)
=
\bold E (X^2)
-
\bold E^2 (X).
</math>
* Tetszőleges ''a'', ''b'' ∈ '''R''' esetén
:<math>
\bold D^2 (aX+b)
=
\bold D^2 (aX)
=
a^2 \bold D^2 (X),
</math>
:valamint ha ''X'' és ''Y'' korrelálatlan, véges szórású valószínűségi változó, akkor
:<math>
\bold D^2 (X+Y)
=
\bold D^2 (X)
+
\bold D^2 (Y).
</math>
:Azt látjuk tehát, hogy (korrelálatlan, véges szórású valószínűségi változók esetén) nem a szórás, hanem a szórásnégyzet viselkedik lineárisan.
