方差是實際值與期望值之差平方的平均值。方差，通俗點講，就是和中心偏離的程度!用來衡量一批資料的波動大小（即這批資料偏離平均數的大小）並把它叫做這組資料的方差。記作S2。 在樣本容量相同的情況下，方差越大，說明資料的波動越大，越不穩定。標準差就是方差的平方根。方差和標準差用於不同場合，方便計算。

（標準差英文解釋）

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方差公式

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標準差公式

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難點來了，總體標準差和樣本標準差的公式是有區別的，如下圖

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樣本標準差公式中，分母是n-1。

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為何樣本標準差的分母為何是n-1,而不是n或n-2？

我們用計算機建模，環境Anaconda（python2.7）

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引數解釋：

Sigma表示總體標準差

S表示樣本標準差

ddofValue=0牨硎狙頸曜疾罘幟甘莕

ddofValue=1 表示樣本標準差分母是n-1

ddofValue=2 表示樣本標準差分母是n-2

演算法思路：

1.模擬出一個總體（服從正態分佈的1000個隨機數）

2.牬幼芴逯興婊檠?00個隨機數）

3.分別算出總體和樣本的標準差，然後相減得到distance差值

4.迴圈1000次試驗，把1000個distance相加，得到total_distance

5.在步驟3中，分別對樣本標準差的分母取n, n-1,n-2, 犠鈧盞玫絛ict_modes

觀察dict_modes，ddof1的絕對值最小3.8