方差和标准差是概率统计学中常用的两个概念，它们都是用来描述数据的离散程度。方差是指各个数据点与这些数据的平均值之差的平方的平均数，而标准差则是方差的平方根。

在实际应用中，方差和标准差通常用来衡量数据的离散程度。例如，假设我们有一个班级，其中有10个学生。他们的成绩分别为60、65、70、75、80、85、90、95、100、100。我们可以计算出这些成绩的平均值为80分。但是，这些成绩的分布情况如何呢？我们可以通过计算方差和标准差来了解这些数据的离散程度。

计算方差的公式为：方差=Σ(xi-μ)²/n，其中xi表示每个数据点，μ表示这些数据的平均值，n表示数据的总数。对于上面的例子，我们可以计算出方差为225。这意味着这些数据的离散程度比较小，因为每个数据点与平均值之差的平方都比较小。

计算标准差的公式为：标准差=√方差。对于上面的例子，我们可以计算出标准差为15。这意味着这些数据的离散程度比较小，因为标准差比较小。

总的来说，方差和标准差是概率统计学中非常重要的概念，它们可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析。