差異
方差是概率論和統計方差度量隨機變量或壹組數據時，對離散程度的度量。在許多實際問題中，研究方差即偏離度具有重要意義。
在統計描述中，方差用於計算每個變量(觀察值)與總體均值之間的差異。為了避免平均和偏差為零和平均平方和偏差受樣本大小影響的現象，用平均平方和的平均偏差來描述變量的變異程度。
在概率論中，方差用於衡量隨機變量與其數學期望(即均值)之間的偏差。
方差、標準差和協方差的聯系與區別
1，方差和標準差都是壹組(壹維)數據的統計，反映壹維數組的離散程度；協方差是對二維數據進行的，反映的是兩組數據之間的相關性。
2.標準差和均值的維度(單位)是壹致的，在描述壹個波動範圍時，標準差比方差更方便。方差可視為協方差的特例，即兩組數據完全相同。
3.協方差只表示線性相關的方向，取值範圍從正無窮大到負無窮大。
4.協方差只說明線性相關的方向，不能說明線性相關的程度。如果測量相關程度，則使用相關系數。