1、均值
均值就是将所有的資料相加求平均，求得一個樣本資料的中間值。
2、标準差
标準差也被稱為标準偏差，公式如下所示。簡單來說，标準差是一組數平均值分散成都的一種度量。一個較大的标準差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的标準差，代表這些數值接近平均值。
2.1公式意義
所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該數組的個數（或者個數減一），再把所得值開根号，所得值就是這組資料的标準差。
2.2标準差的意義
标準差越高，表示實驗資料越離散，也就是說越不精确；反之，标準差越低，代表實驗資料越精确。
3、方差
标準差的平方。
4、協方差
标準差和方差一般是用來描述一維資料的，但是現實生活中我們常常會遇到含有多元資料的資料集。面對這樣的資料集，我們當然可以按照每一維獨立的計算其方差，但是通常我們還想了解更多，協方差就是這樣一種用來度量兩個随機變量關系的統計量，我們可以仿照方差的定義：
來度量各個次元偏離其均值的程度，協方差可以這樣來定義：
協方差的結果有什麼意義呢？
如果結果為正值，則說明兩者是正相關的（從協方差可以引出“相關系數”的定義）；如果結果為負值，就說明兩者是負相關；如果為0，則兩者之間沒有關系，就是統計上說的“互相獨立”。
5、協方差矩陣