方差和標準差是機率論和統計學中用於衡量數據集離散程度的兩個重要概念。具體如下：
方差。方差是每個數據點與數據集均值之差的平方的平均數，它反映了數據點與其均值的平均偏離程度。在機率論中，方差用來度量隨機變數與其數學期望（即均值）之間的偏離程度。計算方差時，如果是在總體中取樣，分母為n，即總體的方差；若為樣本數據，分母為n-1，即樣本方差，這是因為樣本方差作為總體方差的估計量時，使用n-1作為分母是無偏估計。
標準差。標準差是方差的平方根，它反映了數據集的離散程度。標準差越小，說明數據點越接近均值，數據集的離散程度越低；反之，標準差越大，數據點越分散，數據集的離散程度越高。標準差在統計學中有著廣泛的套用，例如在描述數據的分布、進行統計推斷以及作為某些統計模型的基礎。