均方差σ是衡量系列不对称（偏态）程度的一个参数。

解析这道题目，我们首先需要理解题目中的两个核心概念：“均方差σ”和“系列不对称（偏态）程度”。

均方差σ：均方差（也称为标准差）是衡量数据分布离散程度的一个参数。它反映了数据点与平均数的平均距离，即数据的波动程度或变异性。均方差越大，表示数据分布越分散；均方差越小，表示数据分布越集中。

系列不对称（偏态）程度：偏态是衡量数据分布形态是否对称的一个统计指标。如果数据分布形态与正态分布相比向左或向右偏移，则称为偏态分布。偏态的程度可以通过偏态系数来衡量，而不是均方差。

现在，我们来分析题目中的选项：

A. 正确：这个选项认为均方差σ是衡量系列不对称（偏态）程度的一个参数。但如前所述，均方差是用来衡量数据分布的离散程度，而不是其对称性或偏态程度。因此，这个选项是错误的。

B. 错误：这个选项正确地指出了均方差σ并不是衡量系列不对称（偏态）程度的参数。均方差反映的是数据的波动性或变异性，而不是其分布形态的对称性。

综上所述，均方差σ并不是衡量系列不对称（偏态）程度的参数，因此正确答案是B.错误。