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

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：

#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。