这有意义吗？我不知道。这取决于你想要做什么。但是你说你没有尝试做任何事情，所以没有好的答案。

我想不出双峰分布的方差有多大意义的情况。但是你说（例如）双峰。如果数据是非正态的，但不是所有的非正态，方差是有意义的。我的一般规则是，如果平均值有意义，则方差是有意义的。如果中位数有意义，那么平均绝对偏差或四分位间距都是有意义的。对于双峰分布，均值和中位数都没有多大意义。密度图在这里是一个很好的方法，或者是一个百分位数表。

我们经常使用中心矩之间的比例关系来确定生物数据最可能的潜在生成过程。我研究了 HIV 启动子的动力学，它产生了非常非高斯分布，分布广泛且高度偏斜。Var~Mean 关系是确定候选随机模型的第一步。矩分析本身永远不会结束，如果没有解释，它们的用途是有限的。