正态分布的方差计算公式有以下几种形式：
方差公式
方差 \（ \sigma^2 \） 的计算公式是 \（ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} （x_i - \mu）^2 \） ，其中 \（ N \） 是样本数量，\（ x_i \） 是每个样本点，\（ \mu \） 是样本均值。
方差公式
方差也可以通过标准差 \（ \sigma \） 计算，方差等于标准差的平方，即 \（ \sigma^2 = （\sigma）^2 \）。如果已知标准差，可以直接平方得到方差。
概率密度函数形式
正态分布的概率密度函数为 \（ f（x） = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{（x-\mu）^2}{2\sigma^2}} \），方差在这个公式里以 \（ \sigma^2 \） 的形式出现，即 \（ \sigma^2 = \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{\infty} （x-\mu）^2 f（x） \, dx \）。
这些公式都可以用来计算正态分布的方差，具体使用哪个公式取决于已知条件（例如是否已知标准差或需要从概率密度函数直接计算）。