标准差是描述一组数据离散程度的统计量，它反映了数据的波动程度。而正态分布是一种特殊的连续分布，其特点是均值、中位数和众数相等，且数据呈对称分布。
标准差大的数据，其波动程度也大，这意味着数据中可能存在较大的数值差异。在正态分布中，数据的波动程度越大，数据越分散，落在均值两侧的数据越多。因此，标准差大的数据更容易呈现正态分布。
另外，正态分布的一个重要性质是，它的累积分布函数呈现出“钟形”曲线。这意味着，在均值附近的数据点比远离均值的数据点更密集。因此，当数据的标准差较大时，数据更容易呈现出“钟形”曲线，即更接近正态分布。
综上所述，标准差大的数据更容易呈现正态分布，这是因为正态分布能够更好地描述数据的波动程度和累积分布函数的形状。
标准差和期望是一个量纲上的，反应期望值的波动。（u-Z×δ，u+Z×δ），Z是某个概率的分位数 ，则这个集合就是这个概率下因变量的取值范围。另外正态分布是没有上下界这一说法的。
