在统计学中，有三个核心概念用于衡量数据的离散程度和两个变量之间的关系，它们分别是标准差、协方差和相关系数。下面分别介绍它们的公式:

1. 标准差：它是衡量数据分散程度的指标，定义为随机变量X的均方差的平方根，通常表示为D(X)。其公式有两种形式：一是D(X) = E[(X - E(X))^2]，二是简化形式D(X) = E(X^2) - [E(X)]^2，其中E表示期望，E(X)为X的均值。

2. 协方差：衡量的是两个随机变量X和Y的变异程度的一致性，用COV(X, Y)表示。协方差的计算公式是E[(X - E(X))(Y - E(Y))]，即随机变量X和Y偏离其均值的乘积的期望值。

3. 相关系数：衡量的是两个变量之间的线性相关性，其值介于-1和1之间。它是协方差除以各自的标准差的乘积，即相关系数=COV(X, Y) / (√D(X) * √D(Y))。当相关系数为正时，表示正相关；为负时，表示负相关；为0时，表示无关。

这三个统计工具在数据分析中发挥着关键作用，帮助我们理解数据的分布和变量之间的关系。理解这些公式，有助于我们在实际应用中做出准确的推断和决策。