标准差算法如下：

1、计算数据集合的平均值，将所有数据点的值相加，然后除以数据点的个数。

2、对于每个数据点，计算它与平均值的差异，即该数据点的值减去平均值。对于每个差异，将其平方。将所有差异的平方求和。

3、将求和结果除以数据点的个数，得到方差。对方差进行开方，即可得到标准差。

标准差是一种用来度量数据集合的离散程度或变异程度的统计量。要计算标准差，首先需要计算每个数据点与平均值的差异，然后将这些差异的平方求和。最后，将求和结果除以数据点的个数，再开方即可得到标准差。

标准差可以帮助我们了解数据的分布情况。如果标准差较小，说明数据点相对集中，数据分布较为稳定；如果标准差较大，说明数据点分散较广，数据分布较不稳定。标准差越大，数据的离散程度越高。

标准差的应用

1、描述数据分布：标准差可以告诉我们数据集合中各个数据点相对于平均值的离散程度。标准差较小表示数据点较接近平均值，数据分布较集中；标准差较大表示数据点较远离平均值，数据分布较分散。

2、判断异常值：通过计算标准差，我们可以找出与平均值的偏差较大的数据点，这些数据点可能是异常值或离群值。如果某个数据点与平均值的偏差超过了一定倍数的标准差，我们可以将其视为异常值。

3、比较样本间的差异：当我们有多个样本或分组时，可以使用标准差来比较它们之间的差异。如果两个样本的标准差较大，表示它们之间的变异程度较大，差异较明显；如果标准差较小，表示它们之间的差异较小，相似度较高。