中位数：按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数；
方差：计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异，是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量；
标准差：是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根；
AVERAGE函数，计算算术平均数的函数
MEDIAN函数，该函数用于返回给定数值集合的中值。
VAR.P函数，计算基于整个样本总体的方差。
STDEV.P函数，计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差。
中位数、方差和标准差是统计学中描述数据集特征的重要概念。具体如下：
1. 中位数：是指将一组数据按大小顺序排列后位于中间位置的数。如果数据个数为奇数，则中位数是中间的那个数；如果数据个数为偶数，则通常取中间两个数的平均值作为中位数。中位数主要用于描述数据的集中趋势，它不受数据极端值的影响，因此有时比平均数更能代表数据的一般水平。
2. 方差：衡量一组数据中各数据与它们的平均数之间差异的平方的平均数，即数据的波动大小。方差越大，说明数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小。方差全面地反映了数据的离散程度。
3. 标准差：是方差的算术平方根，同样用来衡量数据的波动大小。一个较大的标准差表示大部分数值与其平均值之间的差异较大，而一个较小的标准差则表示这些数值较接近平均值。
在实际应用中，这些统计量可以帮助我们了解数据集的分布情况，评估风险和不确定性，以及进行更深入的数据分析。
