var是方差還是標準差

方差。

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。

“方差”（variance）這一詞語率先由羅納德·費雪（Ronald Fisher）在其論文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》 中提出。

方差在統計描述和概率分佈中各有不同的定義，並有不同的公式。

在統計描述中，方差用來計算每一個變數（觀察值）與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。

已知某零件的真實長度為a，現用甲、乙兩臺儀器各測量10次，將測量結果X用座標上的點表示。：

兩臺儀器的測量結果的均值都是 a 。但是用上述結果評價一下兩臺儀器的優劣，很明顯，我們會認為乙儀器的效能更好，因為乙儀器的測量結果集中在均值附近。

由此可見，研究隨機變數與其均值的偏離程度是十分必要的。那麼，用怎樣的量去度量這個偏離程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量隨機變數與其均值E（X）的偏離程度。但由於上式帶有絕對值，運算不方便，通常用量E[（X-E[X]）2] 這一數字特徵就是方差。

當資料分佈比較分散（即資料在平均數附近波動較大）時，各個資料與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當資料分佈比較集中時，各個資料與平均數的差的平方和較小。因此方差越大，資料的波動越大；方差越小，資料的波動就越小。

樣本中各資料與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動就越大。

方差和標準差是測算離散趨勢最重要、最常用的指標。方差是各變數值與其均值離差平方的平均數，它是測算數值型資料離散程度的最重要的方法。標準差為方差的算術平方根，用S表示。