用C语言或者C++语言编写 1.计算算术平均值 2.计算残余误差 3.计算标准偏差 4.剔除粗大误差 ，若不存在粗大误差则直接得出测量结果5.重新计算 6.计算算术平均值的标准偏差 7.得出测量结果

在C语言或C++中编写计算上述统计学参数的程序，可以通过以下几个步骤来实现：

1. 计算算术平均值（Arithmetic Mean）：
算术平均值是指所有数据值加起来后除以数据的数量。假设有一个数值数组 `double numbers[]` 和一个计数器 `int count`，则算术平均值 `mean` 可以这样计算：

double calculateArithmeticMean(double numbers[], int count) {
    double sum = 0.0;
    for(int i = 0; i < count; ++i) {
        sum += numbers[i];
    }
    return sum / count;
}

2. 计算残余误差（Residual Error）：
残余误差是指个别数据值与算术平均值之差。对于每个数值 `numbers[i]`，残余误差 `residualError` 可以这样计算：

double calculateResidualError(double numbers[], int count, double mean) {
    double residualError = 0.0;
    for(int i = 0; i < count; ++i) {
        residualError += (numbers[i] - mean) * (numbers[i] - mean);
    }
    return residualError;
}

3. 计算标准偏差（Standard Deviation）：
标准偏差是衡量数据分布离散程度的一个统计量，其计算公式与残余误差类似。可以通过以下函数计算标准偏差 `stdDev`：

double calculateStandardDeviation(double numbers[], int count, double mean) {
    return sqrt(calculateResidualError(numbers, count, mean) / count);
}

4. 剔除粗大误差（Outlier Rejection）：
粗大误差是指明显偏离整体数据集的测量值。可以通过一定的规则来识别和剔除这些值，例如使用标准偏差范围规则。如果一个数值 `numbers[i]` 超出平均值加减两倍标准偏差的范围，则可以认为它是一个粗大误差，并将其剔除。

5. 重新计算：
在剔除了粗大误差之后，需要重新计算算术平均值和标准偏差。

6. 计算算术平均值的标准偏差（Standard Error of the Mean, SEM）：
标准误差是表示样本均值的标准偏差，通常用来表示样本均值的不确定性。可以这样计算：

double calculateStandardErrorOfMean(double numbers[], int count, double stdDev) {
    return stdDev / sqrt(count);
}

7. 得出测量结果：
最后根据上述计算，可以得出最终的测量结果，包括算术平均值、标准偏差、标准误差等。