方差是用來衡量隨機變量或一組數據偏離其平均值的程度的，它的可量化的度量標準，可以反映數據的波動范圍。方差越大，說明數據的分布越分散，數據的波動程度也就越大。它能反映數據的方差度和離散度，可用來比較各組數據的方差之間的大小關系。方差可以用下面的公式來表示： σ^2=∑(X-EX)^2/n 其中，σ為變量X的標準差，EX為X的期望值，n為總樣本數。 標準差是方差的平方根，它表示一組數據的離散程度，也就是數據的平均分布情況，它等于一組數據平均離平均值的距離。標準差的計算公式為： σ=√ ∑(X-EX)^2/(n-1) 其中，σ為變量X的標準差，EX為X的期望值，n為總樣本數。 如果對一個數據集進行求平均值，使用方差和標準差可以更好地描述這個數據集的整體特征，并進一步了解其中的數據分布情況。比如上述的示例：如果一組數據的1個標準差的范圍內，占總數據的95%以上，則說明該組數據的波動程度較小。反之，若1個標準差的范圍內只有50%的數據，說明數據的波動程度較大。 除此之外，標準差還可以用來比較不同的數據集的波動度，從而進一步評估數據分布的特征。拓展知識：正態分布曲線可以幫助理解標準差和方差，根據這個曲線，68%的數據都在平均值的正負1個標準差以內，而95%的數據都在平均值的正負2個標準差以內，99.7%的數據都在平均值的正負3個標準差以內。