在数据科学和统计学领域，均数和标准差是两种常用的描述性统计量，它们分别代表了数据集中值的中心趋势和离散程度。均数通常用来表示一组数字的“平均”值，而标准差则衡量了这些数字相对于其平均值的分散程度。它们是理解数据分布、进行假设检验、构建置信区间以及做出决策等方面不可或缺的工具。
首先，我们需要了解什么是均数加减标准差。在某些情况下，为了更好地理解一个数据集的情况，我们可能会将一个观察值从该观察值所对应的样本均数中偏移一定距离。这可以通过计算每个观察值与其对应样本均数之间的距离，并将这个距离乘以一定系数（如2）来实现。在这种情况下，如果我们将每个观察值从其对应于该点的一倍标准差向上或向下偏移，则得到的是给定观测点的一倍范围，这是一个非常有用的概念，因为它为我们提供了一种关于大多数时间内所期望看到哪类事件发生概率高于50%这一信息。
例如，在教育评估中，如果一个学生得到了80分，并且班级平均分为70分，那么我们可以说，该学生比班级中的大部分同学（即那些得分在60-80之间的大多数人）表现得更好。同理，对于投资者来说，他们可能会使用类似的方法来评估他们投资组合中的不同资产相对于市场整体表现如何。通过查看各项资产与整个市场指数之间的一倍范围，可以帮助投资者识别哪些资产目前处于上升趋势，而哪些可能正在经历调整。
此外，考虑到任何给定时期内市场波动性的不确定性，一般而言，不太可能所有股票都同时受到影响。如果有一半以上的心理支持水平低于当前价格，那么这表明当前价格处于相对于历史走势来说较高位置，从而增加了卖压。当一只股票超过75%的心理支持水平时，即使短期内出现小幅回撤，但由于心理层面的买入压力仍然存在，因此长期看起来似乎不太有利。
然而，在实际操作过程中，还必须考虑到另外一些因素，如季节性效应、经济指标变化等，这些因素都会影响到单纯依赖一倍范围作为判断工具。此外，由于金融市场是一个高度动态且不断变化的地方，所以即使是一周之内也很难保证那么大的安全边界不会被突破。
总结一下，当涉及到具体应用时，将单个数据点偏移到由自身的一个或者两个标准差定义出来的一个区间里并不是唯一可行选择，而且还需要结合其他各种环境因素综合判断。在不同的场景下，有时候使用这两种方式都有助益，有时候则只能根据具体情形决定是否采用其中一种或者另一种方法。而最终要达到的目的就是尽量准确地预测未来的发展方向，以便采取适当措施以最大限度地降低风险并获得潜在收益。