你好? 方差、標準差、協方差區別如下： 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； 協方差表示的是兩個變量的總體的誤差，這與只表示一個變量誤差的方差不同。 2、計算方法不同 方差的計算公式為： 式中的s2表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示樣本中的各個數據，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)； 協方差計算公式為：Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]，其中E[X]與E[Y]是兩個實隨機變量X與Y的期望值。 3、意義不同 方差和標準差都是對一組(一維)數據進行統計的，反映的是一維數組的離散程度； 而協方差是對2組數據進行統計的，反映的是2組數據之間的相關性。 擴展資料 由于方差是數據的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是要說的標準差（SD）。 在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。