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