在数学中，均值或平均回报被定义为所有给定值的平均值。为了找到平均值，所有给定值的总和除以给定值的总数。
另一方面，标准偏差 (SD) 是数据点与平均值的离散程度的度量。因此，标准偏差显示了数据点与平均值的分布程度。SD 测量数据分布的绝对可变性。
注意- SD 是最流行的可变性度量，常用于确定金融工具的波动性和投资回报 (ROI)。
标准差用于衡量投资基金或策略回报的波动性，因为它有助于衡量波动性。较高的波动性意味着较高的损失风险。因此，投资者有兴趣考虑提供更高波动性的基金的更高回报。例如，与成长型基金相比，股票指数基金的 SD 应该相对较低。
注意- 标准差是拥有总体样本时最合适的变异量度，其中均值是中心的最佳量度，并且数据的分布是正态的。
平均平均值或平均绝对偏差有时被用作最接近标准偏差的替代方法。它也用于衡量市场和金融工具的波动性，但使用频率低于标准差。
通常，对于正态分布的数据——也就是说，当没有很多异常值时——标准差是可变性的首选度量。但是当有足够大的异常值时，标准偏差将记录比平均绝对偏差更高的离散水平，这意味着在这种情况下平均偏差更合适。
注意- 当存在遥远的异常值或数据分布不够好时，平均偏差或平均绝对偏差有时被认为是衡量变异性的更好方法。