写一段matlab代码，求向量 c = [8, 60, 54, 32, 23, 12, 32, 16, 75, 32, 34, 67]的平均值，一阶原点矩、二阶原点矩、一阶中心矩、二阶中心矩、三阶中心矩

在MATLAB中，你可以使用内置函数来计算向量的统计特性，如平均值（mean）、一阶原点矩（sum）、二阶原点矩（variance，方差）、一阶中心矩（centered mean）、二阶中心矩（central second moment，通常也是方差），以及三阶中心矩。下面是一段示例代码：

% 定义向量c
c = [8, 60, 54, 32, 23, 12, 32, 16, 75, 32, 34, 67];
% 计算平均值
average_c = mean(c);
% 一阶原点矩（等同于总和）
first_order_moment = sum(c);
% 二阶原点矩（方差）
second_order_moment = var(c); % 注意：var需要先定义数据变量
% 由于MATLAB默认的中心矩是偏置中心矩（非零均值的情况），我们可以手动计算一阶中心矩（减去平均值）
first_order_central_moment = sum((c - average_c).^2) / (length(c) - 1); % 中心化后再除以n-1避免偏差
% 对于二阶中心矩（也即方差，因为MATLAB的var函数已经中心化了）
second_order_central_moment = second_order_moment; % 这里无需额外操作，因为var函数就是中心化的
% 三阶中心矩
third_order_central_moment = sum((c - average_c).^3) / (length(c) - 1)^2;
% 输出结果
disp(['平均值: ', num2str(average_c)]);
disp(['一阶原点矩: ', num2str(first_order_moment)]);
disp(['二阶原点矩(方差): ', num2str(second_order_moment)]);
disp(['一阶中心矩: ', num2str(first_order_central_moment)]);
disp(['二阶中心矩(方差): ', num2str(second_order_central_moment)]);
disp(['三阶中心矩: ', num2str(third_order_central_moment)]);