标准差,变异系数越小表示精密度越好A. 对B. 错

本题考查标准差和变异系数与精密度之间的关系。解题思路是明确标准差和变异系数的定义及意义，然后根据它们与精密度的联系来判断该说法的正确性。

1. 标准差的意义

标准差（Standard Deviation），通常用 $\sigma$ 表示，是用来衡量一组数据离散程度的统计量。其计算公式为：
$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n}(x_i - \mu)^2}{n}}$
其中，$x_i$ 是第 $i$ 个数据点，$\mu$ 是数据的平均值，$n$ 是数据的个数。
标准差越小，说明数据点越靠近平均值，数据的离散程度越小。在测量领域中，这意味着测量值越集中在真实值附近，测量的重复性越好，也就是精密度越高。

2. 变异系数的意义

变异系数（Coefficient of Variation），通常用 $CV$ 表示，是标准差与平均值的比值，计算公式为：
$CV=\frac{\sigma}{\mu}\times100\%$
变异系数是一个相对的离散程度指标，它消除了测量尺度和平均值不同对离散程度比较的影响。变异系数越小，同样表示数据的相对离散程度越小，测量的精密度越好。

3. 综合判断

由于标准差和变异系数都能反映数据的离散程度，且越小表示离散程度越小，而离散程度小就意味着精密度高。所以“标准差、变异系数越小表示精密度越好”这一说法是正确的。