这一篇比较简单，就不展开记录了，方差和标准差的计算方法记住了就可以。
- 计算mean
- 计算每个样本与mean的差值的平方，将其累加后除以(样本数-1)【注：这里的除数可以是n-1也可以是n】，即得到方差
- 方差开根号，即得到标准差
另外，记得标准差和方差都是衡量样本集中程度的，方差或标准差越大，样本越向两边离散；方差或标准差越小，样本越向mean集中。
标准差在对称分布下面，有几个在统计学上非常有用的数字：68%，95%，99.7%，意思是：
- 用median和标准差stdDev（下面简称SD）的1倍、2倍、3倍值，将整个分布分成8份
- 68%的样本都会落在-1SD 到 +1SD之间
- 95%的样本都会落在-2SD 到 +2SD之间
- 99.7%的样本都会落在-3SD 到 +3SD之间
- < -3SD和>+3SD的两部分，加起来只有0.3%的样本会分布到那里
举个例子：
这3个经验数据会用在非常多的领域：金融、IT、项目管理等等都会直接使用，他们省去了很多繁琐计算的过程
靠上述这种划分和统计方法，在大部分不需要很精确计算的场景下，直接套用来评估就可以了