大偏差理论是几率论和统计学中的一个重要分支。它主要研究随机变量序列的极限散布，特别是当随机变量的取值远大于或远小于其期望值时，几率收敛到零的情况。大偏差理论在几率论、统计学、数学、物理、化学、生物学等领域都有广泛的利用。

大偏差理论的核心思想是研究随机变量序列的极限散布，即当随机变量的取值远大于或远小于其期望值时，几率收敛到零的情况。这类现象通经常使用大偏差理论的数学模型来描写和分析。大偏差理论的研究对象是随机变量序列，而不是单个随机变量。因此，大偏差理论关注的是随机变量序列的统计特性，如均值、方差等，而非单个随机变量的特性。

为了让您更深入了解，

标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。

标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。

标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。