方差和標準差介紹
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。概率論中的方差用於衡量隨機變量與其數學期望(即均值)之間的偏差。統計學中的方差(樣本方差)是每個樣本值與所有樣本值的平均值之差的平方值的平均值。在許多實際問題中，研究方差即偏離度具有重要意義。
標準偏差
標準差，中文環境下也叫均方差，是偏離均方的算術平均值的平方根，用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差可以反映數據集的分散程度。具有相同平均值的兩組數據的標準差可能不相同。
第二，方差的意義
當數據分布比較分散(即數據圍繞平均值波動較大)時，各數據與平均值的差異平方和較大，方差較大；當數據分布集中時，每個數據與平均值之間的差的平方和很小。所以方差越大，數據波動越大；方差越小，數據波動越小。
樣本中數據與樣本平均值之差的平方和的平均值稱為樣本方差；樣本方差的算術平方根稱為樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是對樣本波動的度量。樣本方差或標準差越大，樣本數據波動越大。