मानक विचलन एक ऐसा माप है जो हमें बताता है कि डेटा सेट का औसत से कितना भिन्नता है; यह हमें डेटा के फैलाव का अंदाजा देता है। यदि कोई डेटा सेट एक ही बिंदु के चारों ओर समेकित है, तो उसका मानक विचलन छोटा होगा, जबकि एक ऐसा डेटा सेट जो चारों ओर बिखरा हुआ है, उसका मानक विचलन बड़ा होगा।
किसी नमूने के लिए, मानक विचलन को वैरिएंस के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया जाता है।
यहाँ आप Welford की विधि पा सकते हैं, जो (एकल पास विधि) है और कुछ मामलों में त्रुटियों से बचाती है (यदि वैरिएंस औसत के वर्ग के मुकाबले छोटा है, और अंतर की गणना में catastrophic cancellation होती है, जहाँ महत्वपूर्ण प्रारंभिक अंक समाप्त हो जाते हैं और परिणाम में बड़ा सापेक्ष त्रुटि होता है)।
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