方差和标准差的区别

1、概念不同

统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值平均值之差的平均值；

标准差是各单位整体标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根；

2、计算方法不同

式中的s2表示方差，x1、x2、x3..、xn表示样本中的数据，M表示样本平均数；

标准差=算术算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 (x2-x)^2 ...(xn-x)^2)/n)。

标准差（StandardDeviation），算术平均数差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，采用离平均差平方的算术平均数（即：方差）σ表示。标准差又称标准偏差或实验标准差，最常用于概率统计中的统计分布。

标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。两组平均数相同的数据，标准差可能不一样。

标准差（StandardDeviation），最常用作概率统计的统计分布程度（statisticaldispersion）上面的测量。标准差定义是各单位整体标准值与平均值之间算术平均值之间的平方根。它反映了小组中个体之间的离散程度。测量分布程度的结果原则上有两个性质：

它是一个非负值，与测量数据有相同的单位。总量标准差或随机变量标准差与子集合样品数标准差不同。

简单地说，标准差是一组数据平均分散程度的一种度量。较大的标准差意味着大多数值与平均值之间的差异；较小的标准差意味着这些值接近平均值。

方差是在概率论和统计方差测量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中的方差用于测量随机变量与其数学期望（即平均值）之间的偏差程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与所有样本值之间的平均值之差的平均值。在许多实际问题中，研究方差的偏差程度具有重要意义。

方差是衡量源数据与期望值之间的差值。

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