以下分布中方差等于标准差的分布是A. 正态分布B. 标准正态分布C. 正偏态分布D. 负偏态分布E. 未知分布

本题考查不同分布的方差和标准差的概念及计算，解题的关键在于明确各分布的方差和标准差的特点，通过对比方差和标准差的数值来判断是否相等。

各分布分析

• 正态分布：
  若随机变量$X$服从正态分布$N(\mu,\sigma^{2})$，其中$\mu$是均值，$\sigma^{2}$是方差，标准差$\sigma=\sqrt{\sigma^{2}}$。一般情况下，$\sigma^{2}\neq\sigma$，只有当$\sigma^{2} = 0$或$\sigma^{2}=1$时才可能相等，而一般的正态分布$\sigma^{2}$不一定为$0$或$1$，所以正态分布方差不一定等于标准差。
• 标准正态分布：
  标准正态分布是正态分布的一种特殊情况，其均值$\mu = 0$，方差$\sigma^{2}=1$。根据标准差的定义，标准差$\sigma=\sqrt{\sigma^{2}}$，将$\sigma^{2}=1$代入可得$\sigma=\sqrt{1}=1$。此时方差$\sigma^{2}=1$，标准差$\sigma = 1$，方差等于标准差。
• 正偏态分布和负偏态分布：
  正偏态分布和负偏态分布是关于数据分布形态的描述，它们的方差和标准差并没有固定的关系使得方差一定等于标准差。其方差和标准差的值取决于具体的数据分布情况，所以正偏态分布和负偏态分布方差不一定等于标准差。
• 未知分布：
  由于不知道该分布的具体特征，无法确定其方差和标准差的具体值，也就不能确定方差是否等于标准差。