均值/标准差:计算每组的平均值和标准差。然后，靠近其中一个组的那个被分配到

这个问题是关于统计学中的均值和标准差的计算。在统计学中，均值是一组数据中所有数值的平均值，标准差是数据的离散程度的度量。

均值（Mean）是指一组数据中所有数值的总和除以数据的个数。它可以用来表示这组数据的集中趋势。计算均值的公式为： 均值 = 总和 / 数据个数

标准差（Standard Deviation）是衡量数据分散程度的指标。它描述了数据围绕均值的离散程度。标准差越大，数据的分散程度越大。计算标准差的公式为： 标准差 = 平方根(每个数据值与均值之差的平方的总和 / 数据个数)

这些统计量在数据分析和统计建模中非常重要。它们可以帮助我们了解数据的分布特征，并为后续的分析提供基础。

对于计算均值和标准差，可以使用各种编程语言和工具来实现。常用的编程语言如Python、Java、C++等都提供了统计函数库和工具包，例如Python中的NumPy和Pandas库，可以方便地计算均值和标准差。

对于计算均值和标准差的应用场景，它们广泛用于数据分析、质量控制、金融风险评估等领域。在数据分析中，均值和标准差可以帮助我们了解数据的中心位置和分散程度，从而作出相应的决策。

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