标准差是方差的算术平方根。具体来说，标准差（Standard Deviation）是衡量一组数据离散程度的一个统计量，它表示数据点相对于平均值的波动大小。标准差越大，数据的波动越大，分布越分散；标准差越小，数据的波动越小，分布越集中。标准差用符号σ表示，方差用符号s^2表示。
标准差的计算公式如下：
对于总体数据，标准差计算公式为：\[ \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N} （x_i - \mu）^2}{N}} \]
对于样本数据，标准差计算公式为：\[ s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2}{n-1}} \]
其中，\（ x_i \） 表示样本中的每个数据点，\（ \mu \） 表示总体的平均值，\（ \bar{x} \） 表示样本的平均值，\（ N \） 表示总体的数据点数量，\（ n \） 表示样本的数据点数量。
需要注意的是，样本标准差的计算中分母为 \（ n-1 \） 是为了得到一个无偏估计，即这个估计值期望值等于总体方差