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 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
时间: 2024-09-09 09:15:48 浏览: 50
以下是一个简单的C语言程序示例,展示了如何实现您所要求的功能:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main() {
int n, i;
double sum = 0.0, mean, variance, stdDev, error, newSum;
double newMean, newVariance, newStdDev;
// 输入数据的数量
printf("请输入测量值的数量: ");
scanf("%d", &n);
double values[n];
double residuals[n];
double newValues[n];
// 输入测量值
printf("请输入所有的测量值:\n");
for (i = 0; i < n; i++) {
scanf("%lf", &values[i]);
sum += values[i]; // 计算总和
}
// 计算算术平均值
mean = sum / n;
printf("算术平均值: %lf\n", mean);
// 计算残余误差并计算方差
for (i = 0; i < n; i++) {
residuals[i] = values[i] - mean;
variance += pow(residuals[i], 2);
}
variance /= n; // 方差
// 计算标准偏差
stdDev = sqrt(variance);
printf("标准偏差: %lf\n", stdDev);
// 剔除粗大误差(假设是最大残差的10倍)
double maxError = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++) {
if (fabs(residuals[i]) > maxError) {
maxError = fabs(residuals[i]);
}
}
double criticalError = 10 * maxError; // 假设的剔除阈值
int outlierCount = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
if (fabs(residuals[i]) > criticalError) {
outlierCount++;
newSum += values[i]; // 保留非粗大误差的值
}
}
// 重新计算平均值和标准偏差
newMean = newSum / (n - outlierCount);
newVariance = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++) {
if (fabs(residuals[i]) <= criticalError) {
newValues[i] = values[i];
newVariance += pow(newValues[i] - newMean, 2);
}
}
newVariance /= (n - outlierCount - 1); // 使用 n - outlierCount - 1 作为分母
newStdDev = sqrt(newVariance);
printf("剔除粗大误差后的平均值: %lf\n", newMean);
printf("剔除粗大误差后的标准偏差: %lf\n", newStdDev);
// 得出最终的测量结果
double finalResult = newMean;
printf("最终的测量结果: %lf\n", finalResult);
return 0;
}
```
这个程序包括以下功能:
1. 输入测量值的数量和测量值本身。
2. 计算算术平均值。
3. 计算每个测量值的残余误差。
4. 计算方差和标准偏差。
5. 通过一个简单的剔除粗大误差的方法,剔除最大的残余误差,并重新计算平均值和标准偏差。
6. 输出最终的测量结果。
注意:粗大误差的剔除方法是一个简单示例,实际应用中应该根据具体情况确定合适的剔除方法。
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