方差和標準差的區別

最佳答案為：兩者之間概念與計算方法不同。。

1、概念不同

統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數；

標準差是總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根；

2、計算方法不同

式中的s²表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示樣本中的各個資料，M表示樣本平均數；

標準差=方差的算術平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)。

標準差（Standard Deviation） ，是離均差平方的算術平均數（即：方差）的算術平方根，用σ表示。標準差也被稱為標準偏差，或者實驗標準差，在概率統計中最常使用作為統計分佈程度上的測量依據。

標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組資料，標準差未必相同。

標準差（Standard Deviation），在概率統計中最常使用作為統計分佈程度（statistical dispersion）上的測量。標準差定義是總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。測量到分佈程度的結果，原則上具有兩種性質：

為非負數值，與測量資料具有相同單位。一個總量的標準差或一個隨機變數的標準差，及一個子集合樣品數的標準差之間，有所差別。

簡單來說，標準差是一組資料平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數值較接近平均值。

方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。

方差是衡量源資料和期望值相差的度量值。