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σ = √（Σ（xi - μ）^2 / N）
其中：`σ` 表示标准差；`xi` 表示每个数据点；`μ` 表示数据的均值；`Σ` 表示求和运算；`N` 表示数据点的总数。具体计算步骤如下：1. 计算每个数据点与均值的差值；2. 将每个差值平方；3. 计算所有平方差值的平均数；4. 将平均数开方，即得到标准差。如果是对总体数据计算标准差，则直接将差值平方和后除以 `n`（数据个数）。如果是对样本数据计算标准差，通常将差值平方和后除以 `n-1`，这是为了得到一个无偏估计（unbiased estimate），即样本标准差。需要注意的是，标准差越大，表示数据的分散程度越高，即数据点距离均值的波动越大；标准差越小，表示数据的分散程度越低，数据点更加集中
