我是怎么理解这个统计学概念的？
在学习统计学的时候，我们经常会遇到一些看似复杂的概念，但实际上它们都是基于我们日常生活中对数据的一些直观理解。比如说，“均数加减标准差”这个表达，听起来很高深，但其实它简单来说就是我们在分析一组数据时，通常会先计算出平均值，然后根据每个数据点与平均值之间的距离来判断它们离平均值有多远。
首先，让我们来看看“均数”。所谓的均数，就是把一组数字加起来然后除以总共有多少个数字得到的一个代表这组数字整体情况的数。举个例子，如果你有一堆苹果，每个苹果都 weighs 0.5公斤，那么所有苹果加起来就 weights 10公斤，如果你有20颗苹果，那么你的均数就是10/20 = 0.5公斤。这意味着如果你随机抽取一颗苹果，它大概应该 weights 大约0.5公斤。
现在让我们再看看“标准差”。标准差是衡量一个数据集中的各项数据与其数学期望（也就是均数）之差程度的一个指标。如果一个数据集中几乎所有的值都非常接近于均数，那么这个标准差就会比较小；反之，如果某些值特别偏离了平均水平，那么标准差就会相应地变得较大。用同样的例子，一旦确定了每颗苹果 weights 的均数为0.5公斤，你可以计算出每颗苹果与这平均重量之间的距离，即该颗水果weights 与0.5之间的一半，这样做将会得出一个表示不同水果weights 偏离中心位置的一个度量——即该水果weights 的偏移程度。
最后，当我们说“均数加减标准差”，其实是在讨论的是如何通过增加或减去这些偏移性质上的度量来进一步了解和说明我们的原始数据分布。在上面的例子中，将你的 apple-weighs 均分成两部分，你可能发现有些apple-weighs 比其他更靠近或者更远开外，这时候可以通过将整个范围缩放（即乘以2），或者向任何方向移动（例如，加上或减去1），从而改变原有的分布。你这样操作后得到新的mean 和 standard deviation 值，可以帮助你更好地解读和描述变化后的apple-weighs 分布。
总结一下，“均数加减标准差”不仅仅是一个公式，更是一种手段，用以增强我们的观察力，使得统计信息更加生动、形象，从而帮助人们更好地理解和掌握各种不同的情境下出现的情报。