统计学中的方差(sample方差)是每个样本值与所有样本值的平均值之差的平方值的平均值；标准Difference是总体中每个单位的标准值与其平均值的偏差平方的算术平均值的平方根,真正反映稳定性的是标准差，因为它的单位与数据单位相同，而方差的单位是数据单位的平方，所以方差夸大了波动,样本方差或样本标准相差越大，样本数据波动越大。
方差和标准 difference的区别如下:1。概念不同。统计学中的方差(sample方差)是每个样本值与所有样本值的平均值之差的平方值的平均值；标准 Difference是总体中每个单位的标准值与其平均值的偏差平方的算术平均值的平方根。2.样本不一样。sample 方差和sample 标准之间的差异是对样本波动的度量。样本方差或样本标准相差越大，样本数据波动越大。3.数据的表现就不一样了。真正反映稳定性的是标准差，因为它的单位与数据单位相同，而方差的单位是数据单位的平方，所以方差夸大了波动。4.方差是概率论与数理统计中测量一个随机变量或一组数据时的离散程度的度量方差，用来度量一个随机变量与其数学期望(即均值)之间的偏差。标准差异在概率统计中，统计分布程度常被度量，反映一个群体中个体之间的分散程度。对于两组平均值相同的数据，标准差可能不一样。
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