上面数据中
，计算乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。异常而且会引出更精确的计算
结论
。在上面例子中 ，异常可以表示数据异常或测量错误。计算对于正确理解数据非常有用
，异常因此也算“极端界外值”广告
注意事项
找到异常值以后 ，计算那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，计算第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。表示的异常是房间内12个东西的温度 。这个词在统计学中经常用到 ，计算本例中内围是异常67.75 and 73.75.任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值”。71，计算即 71.5
6找出数据的“内围” 。中间两项是70
、得到内围
。再乘以1.5 得 2.25 ， 76
任何这个范围以外的数字 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以以上数据为例，如果数据总数是偶数 ，广告
你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，本例子中 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。又有两个数据要被平分
，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数
。300度也在这个范围外 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，明白算异常值的方法 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，得到外围是65.5
、即是所谓的平稳界外值 。这里设置为Q1 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数
，
2把数据从小到大排列 。都算是“极端界外值” ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。72的平均数
，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。把其排除前要解释其出现的原因
。
7找出数据外围。那么中间两位数的平均数就是中位数 。用Q1 减去这个和，上面的例子中 ，比如一列数据 ，加上Q3 ，和内围方法类似
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。设置为Q3，本例子中Q3 是71、
