方差，均方差，标準差，協方差

方差（Variance），應用數學裡的專有名詞。在機率論和統計學中，一個随機變量的方差描述的是它的離散程度，也就是該變量離其期望值的距離。一個實随機變量的方差也稱為它的二階矩或二階中心動差，恰巧也是它的二階累積量。這裡把複雜說白了，就是将各個誤差将之平方（而非取絕對值），使之肯定為正數，相加之後再除以總數，透過這樣的方式來算出各個資料分布、零散（相對中心點）的程度。繼續延伸的話，方差的算術平方根稱為該随機變量的标準差（此為相對各個資料點間）。

協方差（Covariance）在機率論和統計學中用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變量是相同的情況。

平均數（mean）：μ=E[X]

“方差”（variance）：

标準差（Standard Deviation，SD）＝均方差＝σ＝

協方差（Covariance）:

{\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=\operatorname {E} (X\cdot Y)-\mu \nu }

，

參考資料：

［1］标準差：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%B7%AE

［2］方差：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE

［3］協方差：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE