方差和协方差都是用来衡量随机变量之间关系的统计量，但它们的计算方式和含义有所不同。

1. 方差（Variance）：方差是描述数据集合离散程度的统计量，它衡量了数据点与均值之间的平均距离。 方差越大，表示数据点越分散；方差越小，表示数据点越集中。方差的计算公式如下：
   
   其中，xi是数据集中的每个数据点，μ 是数据集的均值，n 是数据点的数量。

2. 协方差是衡量两个随机变量之间关系的统计量，它描述了这两个变量的变化趋势是否一致。 如果两个变量的变化趋势一致（即一个变量增大时另一个也增大，或者一个减小时另一个也减小），那么它们的协方差为正值；如果变化趋势相反（即一个变量增大时另一个减小时，或者一个减小时另一个增大），那么协方差为负值；如果两个变量之间没有线性关系，则协方差接近于零。

协方差的计算公式如下：

主要区别在于，方差衡量的是单个随机变量的离散程度，而协方差衡量的是两个随机变量之间的相关程度。 方差是协方差的特例，当两个随机变量相同时，它们的协方差就是方差。