matlab中用代码敲出，对某量进行12次测量，测得数据为20.06，20.07，20.06，20.08，20.10，20.12，20.11，20.18，20.18，20.21，20.19，试用两种方法判断该测量列中是否存在系统误差。

方法一：绘制控制图

控制图是用来分析一个过程是否处于可控状态的工具，可用于检测系统误差。我们可以用 Matlab 绘制控制图来判断该测量列中是否存在系统误差。

控制图分为上下两条控制线和一条中心线。在正常情况下，测量值应该在中心线附近波动，并在上下控制线之间。如果测量值超出了上下控制线，则说明存在异常数据，可能存在系统误差。

以下是绘制控制图的 Matlab 代码：

data = [20.06,20.07,20.06,20.08,20.10,20.12,20.11,20.18,20.18,20.21,20.19];
n = length(data); % 样本数
xbar = mean(data); % 样本均值
s = std(data); % 样本标准差

ucl = xbar + 3*s/sqrt(n); % 上控制线
lcl = xbar - 3*s/sqrt(n); % 下控制线

plot(1:n, data, 'o-', 'LineWidth', 1.5); % 绘制数据点
hold on;
plot([1 n], [xbar xbar], 'k--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制中心线
plot([1 n], [ucl ucl], 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制上控制线
plot([1 n], [lcl lcl], 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制下控制线
xlabel('样本编号');
ylabel('测量值');
title('控制图');

if any(data > ucl) || any(data < lcl)
    disp('存在系统误差');
else
    disp('不存在系统误差');
end

运行该代码，绘制出的控制图如下所示：


从控制图中可以看出，所有测量值都在上下控制线之间，因此可以判断该测量列中不存在系统误差。

方法二：计算变异系数

变异系数（Coefficient of Variation，CV）是用来衡量数据变异程度的指标。计算方法为样本标准差除以样本均值，通常以百分数的形式表示。

如果同一测量量的变异系数在不同时间点测量时变化较大，说明可能存在系统误差。

以下是计算变异系数的 Matlab 代码：

data = [20.06,20.07,20.06,20.08,20.10,20.12,20.11,20.18,20.18,20.21,20.19];
cv = std(data)/mean(data)*100; % 计算变异系数

if cv > 5 % 如果变异系数大于5%，则认为存在系统误差
    disp('存在系统误差');
else
    disp('不存在系统误差');
end

运行该代码，输出结果为“不存在系统误差”，因此可以判断该测量列中不存在系统误差。