均值表示的信息是有限的，而标准差描述的是样本集合的离散程度。以两个集合[0,8, 12, 20]和[8, 9, 1, 12]为例，它们的均值都是10,但显然两个集合的差别是很大的，计算两者的标准差，前者是8.3，后者是1.8，显然后者较为集中，故其标准差小- -些。标准差描述的就是这种“散布度”。之所以除以n-1而不是n,是因为这样能以较小的样本集更好地逼近总体的标准差，即统计上所谓的“无偏估计”。而方差则仅仅是标准差的平方。 请编写一个函数，该函数接收一一个列表参数，返回该列表的均值、方差、标准差，最后在主程序中测试该函数。

可以按照以下方式实现：

import math

def calc_statistics(li):
    n = len(li)
    mean = sum(li) / n
    variance = sum((i - mean) ** 2 for i in li) / (n - 1)
    std_dev = math.sqrt(variance)
    return mean, variance, std_dev

# 测试样例
li = [0, 8, 12, 20]
mean, variance, std_dev = calc_statistics(li)

print("列表：", li)
print("均值：", mean)
print("方差：", variance)
print("标准差：", std_dev)

在这个实现中，我们先计算出列表的均值，然后根据公式计算方差和标准差。最后返回三个值。