标准差（Standard Deviation）是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差在数学上定义为方差的平方根，标准差与方差一样，表示的也是数据点的离散程度。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量，是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度，标准差越大，表明数据越离散，反之则越集中。
标准差的计算公式是：σ=sqrt[(Σ(xi-x̅)^2)/n]。
在这个公式中，σ代表标准差，Σ代表求和运算符，xi代表每一个数据，x̅代表所有数据的平均值，n代表数据的个数。标准差是方差的算术平方根，它反映组内个体间的离散程度。此外，还有另一种简单易懂的标准差计算公式：标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +...... (xn-x)^2)/n)。这里的x代表的是平均值。
标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，反映组内个体间的离散程度。标准差在金融领域多被用作衡量投资风险的指标，如股票、基金等金融产品的价格波动程度就可以用标准差来衡量。标准差也可以用于质量控制中，通过计算样本数据的标准差来评估生产过程的稳定性。
请注意，具体使用哪个公式可能取决于具体的问题和数据集。在使用任何统计公式之前，都应确保理解其含义和适用条件。
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，用于衡量源数据和期望值相差的度量值。在概率论中，方差用于度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。而在统计中的方差（样本方差）则是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，常用于表示一组数据的离散程度。方差越大，表示这组数据越不稳定，离散程度越大；方差越小，表示这组数据越稳定，离散程度越小。
方差的计算公式是S^2={[(x1-m)^2+(x2-m)^2+(x3-m)^2+…+(xn-m)^2]}/n，公式中M为数据的平均数，n为数据的个数，S^2为方差。方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。
在实际应用中，方差被广泛应用于各个领域，如金融投资、质量控制、社会科学等。例如，在金融投资中，方差被用来衡量投资组合的风险；在质量控制中，方差被用来评估生产过程的稳定性；在社会科学中，方差被用来分析人口统计数据的离散程度等。
需要注意的是，方差作为一种数学工具，其结果受到数据本身特性的影响，如极端值、偏态分布等，因此在使用时需要结合实际情况进行解读和分析。同时，方差也与标准差有密切关系，标准差是方差的算术平方根，两者都是用于衡量数据离散程度的统计量。
