再求出去极值后的平均值和标准差。

在对第i行数据进行去极值处理之后，你可以使用`nanmean`和`nanstd`函数计算平均值和标准差。以下是完整的代码：

% 获取第i行数据
row_data = data(i, :);

% 计算中位数和标准差
median_row = nanmedian(row_data); % 忽略NaN值
std_row = nanstd(row_data); % 忽略NaN值

% 进行去极值处理
max_threshold = median_row + 3 * std_row;
min_threshold = median_row - 3 * std_row;
row_data(row_data > max_threshold) = max_threshold;
row_data(row_data < min_threshold) = min_threshold;

% 计算平均值和标准差
mean_row = nanmean(row_data); % 忽略NaN值
std_row = nanstd(row_data); % 忽略NaN值

在这个代码中，先计算中位数和标准差，然后进行去极值处理。最后，再计算平均值和标准差。

相关问题

将csv文件存成excel文件，采用xlsread将数据读入matlab 。按照天数循环，取出第i行数据。 求第i行数据的平均值和标准差。（注意缺失值，采用nanmean,nanstd） 。去极值，令大于中位数+3*标准差的数据等于中位数+3*标准差，小于中位数-3*标准差的数据等于中位数-3*标准差。 再求出去极值后的平均值和标准差。（因子值-平均值）/标准差 即为Z值

好的，我明白了。这是一个数据处理的问题，需要用到 Matlab。下面是处理流程和代码示例：

1. 将 csv 文件存为 Excel 文件

filename_csv = 'data.csv';
filename_xls = 'data.xlsx';
data = readtable(filename_csv);
writetable(data, filename_xls, 'Sheet', 'data');

2. 读取 Excel 文件中的数据

filename_xls = 'data.xlsx';
[data, txt, raw] = xlsread(filename_xls, 'data');

3. 循环取出每天的数据，并计算平均值和标准差

num_days = size(data, 1);
mean_values = nan(num_days, 1);
std_values = nan(num_days, 1);

for i = 1:num_days
    day_data = data(i, :);
    mean_values(i) = nanmean(day_data);
    std_values(i) = nanstd(day_data);
end

4. 去极值，并重新计算平均值和标准差

median_values = nanmedian(data, 2);
new_mean_values = nan(num_days, 1);
new_std_values = nan(num_days, 1);
for i = 1:num_days
    day_data = data(i, :);
    median_value = median_values(i);
    std_value = std_values(i);
    upper_limit = median_value + 3 * std_value;
    lower_limit = median_value - 3 * std_value;
    day_data(day_data > upper_limit) = upper_limit;
    day_data(day_data < lower_limit) = lower_limit;
    new_mean_values(i) = nanmean(day_data);
    new_std_values(i) = nanstd(day_data);
end

5. 计算 Z 值

z_values = (data - new_mean_values) ./ new_std_values;

以上是一种实现方式，你可以根据实际情况进行调整。希望能对你有帮助！

公差分析的极值法和统计平方发计算间隙gap的合理设计值

公差分析是一种用于确定产品设计和制造过程中允许的变量范围的方法。在公差分析中，极值法和统计平方发计算是用来确定产品间隙（gap）合理设计值的两种常用方法。

极值法是通过分析产品整体设计和要求，以确定间隙的最小和最大值。首先，需要仔细研究产品设计要求，了解产品的功能和使用环境。然后，针对每一个影响间隙的因素，确定其最小值和最大值。最小值确保在最不利的情况下产品仍能正常工作，最大值则考虑到制造和装配过程中的不确定性和误差。最终，通过将所有因素的最小和最大值相加或相减，确定产品间隙的合理设计值。

统计平方发计算是一种根据历史数据和统计分析来确定合理间隙的方法。首先，需要收集大量相关产品的测量数据，包括尺寸、材料性质等。然后，利用这些数据进行统计分析，计算出产品尺寸的平均值、标准差等统计参数。根据统计学理论，可以通过平均值加减若干倍标准差，得到产品间隙的合理设计值。这种方法可以考虑到产品尺寸的变异性和概率分布，使得间隙设计更具合理性和可靠性。

综上所述，极值法和统计平方发计算都是公差分析中用于确定产品间隙合理设计值的合理方法。极值法适用于根据设计需求和制造过程来确定最小和最大值，而统计平方发计算更能考虑到历史数据和统计分析，使得间隙设计更加科学和可靠。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的方法来确定产品间隙的合理设计值。