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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