[Bug] There is a calculation logic error in the aggregate window query for overall standard deviation.

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version 1.3.3 (Build: ad95a7e)

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```
DROP DATABASE root.db0
CREATE TIMESERIES root.db0.t1.c0 INT32;

INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024000000, 72), (1641024005000, 112), (1641024010000, 152), (1641024015000, 192), (1641024020000, 232), (1641024025000, 272), (1641024030000, 312), (1641024035000, 352), (1641024040000, 392), (1641024045000, 432), (1641024050000, 472), (1641024055000, 512), (1641024060000, 552), (1641024065000, 592), (1641024070000, 632), (1641024075000, 672), (1641024080000, 712), (1641024085000, 752), (1641024090000, 792), (1641024095000, 832), (1641024100000, 872), (1641024105000, 912), (1641024110000, 952), (1641024115000, 992), (1641024120000, 1032), (1641024125000, 1072), (1641024130000, 1112), (1641024135000, 1152), (1641024140000, null), (1641024145000, 1232);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024150000, 1272), (1641024155000, 1312), (1641024160000, 1352), (1641024165000, 1392), (1641024170000, 1432), (1641024175000, 1472), (1641024180000, 1512), (1641024185000, 1552), (1641024190000, 1592), (1641024195000, 1632), (1641024200000, 1672), (1641024205000, 1712), (1641024210000, null), (1641024215000, 1792), (1641024220000, 1832), (1641024225000, 1872), (1641024230000, 1912), (1641024235000, 1952), (1641024240000, 1992), (1641024245000, 2032), (1641024250000, 2072), (1641024255000, 2112), (1641024260000, 2152), (1641024265000, 2192), (1641024270000, 2232), (1641024275000, 2272), (1641024280000, 2312), (1641024285000, 2352), (1641024290000, 2392), (1641024295000, 2432);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024300000, 2472), (1641024305000, 2512), (1641024310000, 2552), (1641024315000, 2592), (1641024320000, 2632), (1641024325000, 2672), (1641024330000, 2712), (1641024335000, 2752), (1641024340000, 2792), (1641024345000, null), (1641024350000, 2872), (1641024355000, 2912), (1641024360000, 2952), (1641024365000, 2992), (1641024370000, 3032), (1641024375000, 3072), (1641024380000, 3112), (1641024385000, 3152), (1641024390000, 3192), (1641024395000, 3232), (1641024400000, 3272), (1641024405000, 3312), (1641024410000, 3352), (1641024415000, 3392), (1641024420000, 3432), (1641024425000, 3472), (1641024430000, 3512), (1641024435000, 3552), (1641024440000, 3592), (1641024445000, 3632);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024450000, 3672), (1641024455000, null), (1641024460000, 3752), (1641024465000, null), (1641024470000, 3832), (1641024475000, 3872), (1641024480000, 3912), (1641024485000, 3952), (1641024490000, 3992), (1641024495000, 4032), (1641024500000, 4072), (1641024505000, 4112), (1641024510000, 4152), (1641024515000, 4192), (1641024520000, 4232), (1641024525000, 4272), (1641024530000, 4312), (1641024535000, 4352), (1641024540000, 4392), (1641024545000, 4432), (1641024550000, 4472), (1641024555000, 4512), (1641024560000, 4552), (1641024565000, 4592), (1641024570000, 4632), (1641024575000, 4672), (1641024580000, 4712), (1641024585000, 4752), (1641024590000, 4792), (1641024595000, 4832);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024600000, 4872), (1641024605000, 4912), (1641024610000, 4952), (1641024615000, 4992), (1641024620000, 5032), (1641024625000, 5072), (1641024630000, 5112), (1641024635000, 5152), (1641024640000, 5192), (1641024645000, 5232), (1641024650000, 5272), (1641024655000, 5312), (1641024660000, 5352), (1641024665000, 5392), (1641024670000, 5432), (1641024675000, 5472), (1641024680000, 5512), (1641024685000, 5552), (1641024690000, 5592), (1641024695000, 5632), (1641024700000, 5672), (1641024705000, 5712), (1641024710000, 5752), (1641024715000, 5792), (1641024720000, 5832), (1641024725000, 5872), (1641024730000, 5912), (1641024735000, 5952), (1641024740000, 5992), (1641024745000, 6032);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024750000, 6072), (1641024755000, 6112), (1641024760000, 6152), (1641024765000, 6192), (1641024770000, 6232), (1641024775000, 6272), (1641024780000, 6312), (1641024785000, 6352), (1641024790000, 6392), (1641024795000, 6432), (1641024800000, 6472), (1641024805000, 6512), (1641024810000, 6552), (1641024815000, 6592), (1641024820000, 6632), (1641024825000, 6672), (1641024830000, 6712), (1641024835000, 6752), (1641024840000, 6792), (1641024845000, 6832), (1641024850000, 6872), (1641024855000, 6912), (1641024860000, 6952), (1641024865000, 6992), (1641024870000, 7032), (1641024875000, 7072), (1641024880000, 7112), (1641024885000, 7152), (1641024890000, 7192), (1641024895000, 7232);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641024900000, 7272), (1641024905000, 7312), (1641024910000, 7352), (1641024915000, 7392), (1641024920000, null), (1641024925000, 7472), (1641024930000, 7512), (1641024935000, 7552), (1641024940000, 7592), (1641024945000, 7632), (1641024950000, 7672), (1641024955000, 7712), (1641024960000, 7752), (1641024965000, 7792), (1641024970000, 7832), (1641024975000, 7872), (1641024980000, 7912), (1641024985000, 7952), (1641024990000, 7992), (1641024995000, 8032), (1641025000000, 8072), (1641025005000, 8112), (1641025010000, 8152), (1641025015000, 8192), (1641025020000, 8232), (1641025025000, 8272), (1641025030000, 8312), (1641025035000, 8352), (1641025040000, 8392), (1641025045000, 8432);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641025050000, 8472), (1641025055000, 8512), (1641025060000, 8552), (1641025065000, 8592), (1641025070000, 8632), (1641025075000, 8672), (1641025080000, 8712), (1641025085000, 8752), (1641025090000, 8792), (1641025095000, 8832), (1641025100000, 8872), (1641025105000, 8912), (1641025110000, 8952), (1641025115000, 8992), (1641025120000, 9032), (1641025125000, 9072), (1641025130000, 9112), (1641025135000, 9152), (1641025140000, null), (1641025145000, 9232), (1641025150000, 9272), (1641025155000, 9312), (1641025160000, 9352), (1641025165000, 9392), (1641025170000, 9432), (1641025175000, 9472), (1641025180000, 9512), (1641025185000, 9552), (1641025190000, 9592), (1641025195000, 9632);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641025200000, 9672), (1641025205000, 9712), (1641025210000, 9752), (1641025215000, 9792), (1641025220000, 9832), (1641025225000, 9872), (1641025230000, 9912), (1641025235000, 9952), (1641025240000, 9992), (1641025245000, 10032), (1641025250000, 10072), (1641025255000, 10112), (1641025260000, 10152), (1641025265000, 10192), (1641025270000, 10232), (1641025275000, 10272), (1641025280000, 10312), (1641025285000, 10352), (1641025290000, 10392), (1641025295000, 10432), (1641025300000, 10472), (1641025305000, 10512), (1641025310000, 10552), (1641025315000, 10592), (1641025320000, 10632), (1641025325000, 10672), (1641025330000, 10712), (1641025335000, 10752), (1641025340000, 10792), (1641025345000, 10832);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641025350000, 10872), (1641025355000, 10912), (1641025360000, 10952), (1641025365000, 10992), (1641025370000, 11032), (1641025375000, 11072), (1641025380000, 11112), (1641025385000, 11152), (1641025390000, 11192), (1641025395000, 11232), (1641025400000, 11272), (1641025405000, 11312), (1641025410000, 11352), (1641025415000, 11392), (1641025420000, 11432), (1641025425000, 11472), (1641025430000, 11512), (1641025435000, 11552), (1641025440000, 11592), (1641025445000, 11632), (1641025450000, 11672), (1641025455000, 11712), (1641025460000, 11752), (1641025465000, 11792), (1641025470000, 11832), (1641025475000, 11872), (1641025480000, 11912), (1641025485000, 11952), (1641025490000, 11992), (1641025495000, 12032);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641025500000, 12072), (1641025505000, 12112), (1641025510000, 12152), (1641025515000, 12192), (1641025520000, 12232), (1641025525000, 12272), (1641025530000, 12312), (1641025535000, 12352), (1641025540000, 12392), (1641025545000, 12432), (1641025550000, 12472), (1641025555000, 12512), (1641025560000, 12552), (1641025565000, 12592), (1641025570000, 12632), (1641025575000, 12672), (1641025580000, 12712), (1641025585000, 12752), (1641025590000, 12792), (1641025595000, 12832), (1641025600000, 12872), (1641025605000, 12912), (1641025610000, 12952), (1641025615000, 12992), (1641025620000, 13032), (1641025625000, 13072), (1641025630000, 13112), (1641025635000, 13152), (1641025640000, 13192), (1641025645000, 13232);
INSERT INTO root.db0.t1(timestamp, c0) VALUES (1641025650000, null), (1641025655000, 13312), (1641025660000, 13352), (1641025665000, 13392), (1641025670000, null), (1641025675000, 13472), (1641025680000, 13512), (1641025685000, 13552), (1641025690000, 13592), (1641025695000, 13632), (1641025700000, 13672), (1641025705000, 13712), (1641025710000, 13752), (1641025715000, 13792), (1641025720000, 13832), (1641025725000, 13872), (1641025730000, 13912), (1641025735000, 13952);

# query 1
SELECT STDDEV_POP(c0) FROM root.db0.t1 GROUP BY ([1641023357064, 1641025073925),2545s,854s)

# query 2
SELECT STDDEV_POP(c0) FROM root.db0.t1 GROUP BY ([1641023357064, 1641025073925),2545s,1708s)

# query 3
SELECT STDDEV_POP(c0) FROM root.db0.t1 GROUP BY([1641025065064, 1641025073925),2545s)
```

### What did you expect to see?

The expected result set for Query 1 is: 2489.867388014679 1987.3425863588686 **0.0**

The expected result set for Query 2 is: 2489.867388014679 0.0

The expected result set for Query 3 is: 0.0

### What did you see instead?

The actual result set returned by Query 1 is: 2489.867388014679 1987.3425863588686 **NaN**

The actual result set returned by Query 2 is: 2489.867388014679 **3.1714797501871533E-4**

The actual result set returned by Query 3 is: 0.0

### Anything else?

Dear IoTDB team, In the three queries above, we perform **standard deviation window aggregation** on the `root.db0.t1.c1` time series.

- Query 1 has an aggregation start time of `1641023357064` and an end time of `1641025073925`, with each aggregation window size being `2545s` and a window sliding distance of `854s`.
- Query 2 uses the same aggregation time range as Query 1 but doubles the sliding distance of Query 1.
- Query 3 changes the start time to `1641025065064` (`1641025065064 = 1641023357064 + 854000 + 854000`).

By analyzing the actual result sets returned by the three queries, we found discrepancies in the aggregation values of the last window. Additionally, Query 1 triggered a **numeric overflow** error.

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- [ ] I'm willing to submit a PR!

Beginne damit, die drei STDDEV_POP-Fensterabfragen aus dem Issue auf IoTDB 1.3.3 zu reproduzieren, und vergleiche die Ergebnisse des letzten Fensters mit den angegebenen Erwartungen. Verfolge den Pfad der Standardabweichung für Aggregatfenster und überprüfe, dass Fenster mit einem einzigen Wert 0.0 ohne numerischen Überlauf oder NaN zurückgeben; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn alle drei Abfragen die erwarteten Ergebnisse liefern.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.