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计算平均值、残差、标准偏差及总不确定度

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简介：
本教程详细介绍了如何计算数据集的平均值、残差和标准偏差，并探讨了在统计分析中确定总不确定度的方法。 这个程序用于物理实验的数据处理，能够计算输入数据的平均值、残差、标准偏差以及总不确定度。

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  • 计算平均值、残差、标准偏差及总不确定度
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  • EWMA 标准差：使用 MATLAB 计算指数加权移动平均的标准偏差代码
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  • Python计算均值、方差和标准差的示例
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  • 计算点云数据集中各点坐标的平均值与标准差
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  • 相机色彩准确性分析：利用ColorChecker图表评估准确度、白平衡偏差、平均色度及饱和度 - MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB软件与ColorChecker图表，深入分析相机图像的色彩准确性，涵盖准确度评价、白平衡偏差测量、以及颜色饱和度和色度的统计分析。 im = imread(captured_colorchecker_d65.jpg); [de76, de00, meanCh76, meanCh00, neuCh76, neuCh00, neuSat] = coloranalysis(im);
     
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    本资料包包含关于统计学中的核心概念——均值、标准差及方差的详细解释，并附有相应的计算公式以及在MATLAB中实现这些计算的源代码。 均值-标准差-方差, 均值标准差方差公式, matlab源码.zip 这个文件包含了关于统计学中的基本概念如均值、标准差和方差的相关内容，以及使用MATLAB编程实现这些计算的代码示例。