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