矩阵的方差可以通过以下步骤来计算：
计算期望值：
首先计算矩阵中每个元素的期望值。
计算差的平方：
然后计算每个元素与其期望值的差的平方。
求和：
将这些平方差相加得到一个总和。
除以元素数量：
最后将总和除以矩阵中元素的总数得到方差。
具体地，如果矩阵 \（X\） 的元素为 \（x_{ij}\），其期望值为 \（E[X_{ij}]\），则矩阵 \（X\） 的方差 \（Var（X）\） 可以表示为：
```
Var（X） = E[（X - E[X]）^T * （X - E[X]）]
```
其中，\（E[X] = （E[x_{11}]， E[x_{12}]， ..., E[x_{mn}]）^T\） 是矩阵 \（X\） 的期望值向量，\（^T\） 表示转置。
如果需要计算样本方差，其中样本数据点数量为 \（n\），样本均值为 \（\bar{x}\），则样本方差 \（s^2\） 的计算公式为：
```
s^2 = （Σ（x_{ij} - \bar{x}_i）^2） / （n - 1）
```
其中，\（Σ\） 表示对所有数据点求和，\（\bar{x}_i\） 是第 \（i\） 行样本的均值。
需要注意的是，方差通常用于描述数据分布的离散程度，而协方差矩阵则用于描述多个变量之间的相关性。