方差是用来衡量随机变量或一组数据偏离其平均值的程度的，它的可量化的度量标准，可以反映数据的波动范围。方差越大，说明数据的分布越分散，数据的波动程度也就越大。它能反映数据的方差度和离散度，可用来比较各组数据的方差之间的大小关系。方差可以用下面的公式来表示： σ^2=∑(X-EX)^2/n 其中，σ为变量X的标准差，EX为X的期望值，n为总样本数。 标准差是方差的平方根，它表示一组数据的离散程度，也就是数据的平均分布情况，它等于一组数据平均离平均值的距离。标准差的计算公式为： σ=√ ∑(X-EX)^2/(n-1) 其中，σ为变量X的标准差，EX为X的期望值，n为总样本数。 如果对一个数据集进行求平均值，使用方差和标准差可以更好地描述这个数据集的整体特征，并进一步了解其中的数据分布情况。比如上述的示例：如果一组数据的1个标准差的范围内，占总数据的95%以上，则说明该组数据的波动程度较小。反之，若1个标准差的范围内只有50%的数据，说明数据的波动程度较大。 除此之外，标准差还可以用来比较不同的数据集的波动度，从而进一步评估数据分布的特征。拓展知识：正态分布曲线可以帮助理解标准差和方差，根据这个曲线，68%的数据都在平均值的正负1个标准差以内，而95%的数据都在平均值的正负2个标准差以内，99.7%的数据都在平均值的正负3个标准差以内。