均方差公式是：σ^2 = (∑(xi - x̅)^2)/n。其中，x̅是样本均值，xi是样本中的每个数据，n是样本数量。
如果需要了解某个样本的均方差，可以查询该样本的数据记录，再根据公式计算。如果查询不到某个样本的数据记录，那么就无法计算该样本的均方差。很抱歉，我无法回答这个问题。
均方差（Mean Squared Error，MSE）是衡量一组数据变异程度的指标，通常用于评估预测模型的性能。它的公式为：均方差 = 平均值 × 方差。
其中，x表示一组数据，μ表示这组数据的平均值，σ表示这组数据的方差。
在统计学中，均方差可以用于衡量预测值与实际值之间的差距，并用于评估模型的预测精度。如果均方差越小，那么模型的预测精度就越高。
以上信息仅供参考，如果您还需要更多相关内容，可以查阅相关书籍或咨询专业人士。
均方差公式为：σ^2 = (x1-x^2)^2 + (x2-x^2)^2 + ... + (xn-x^2)^2其中，x^2表示样本均值。
如果需要对均方差公式进行变化，可以将其中的平方项提取出来，得到：
σ^2 = Σ(xi-x^2)^2
其中，Σ表示求和，即把所有xi都加起来。这样，均方差公式就变成了一个简单的代数表达式，可以进行各种数学运算和化简。
如果需要进一步变化均方差公式，可以按照代数运算的规则进行操作，例如进行开方运算、加减运算等。但是需要注意的是，均方差公式本身已经是一个比较简洁和常用的数学表达式，如果不需要进行复杂的数学运算和化简，直接使用公式即可。
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