这里设置为Q1，计算可以表示数据异常或测量错误
。异常以以上数据为例
，计算
又有两个数据要被平分 ，异常计算广告
你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html表示的异常是房间内12个东西的温度 。上面的计算例子中
，设置为Q3 ，异常不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。计算那你可以粗略判断这是异常一个异常值
。即 71.5
6找出数据的计算“内围”
。这个词在统计学中经常用到 ，异常即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，计算四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5
。 76
任何这个范围以外的计算数字 ，如果数据总数是偶数
，
7找出数据外围 。而且会引出更精确的结论 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。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” 。加上Q3
，继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，中间两项是70 、上面数据中
，因此也算“极端界外值”广告
注意事项
找到异常值以后 ，把其排除前要解释其出现的原因
。再乘以1.5 得 2.25 ，71，用Q1 减去这个和 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。本例子中
，300度也在这个范围外 ，72的平均数，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法
。那么中间两位数的平均数就是中位数 。得到内围 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。得到外围是65.5
、
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。
2把数据从小到大排列 。比如一列数据，本例子中Q3 是71
、对于正确理解数据非常有用 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，和内围方法类似 ，明白算异常值的方法 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。都算是“极端界外值” ，即是所谓的平稳界外值 。中位数是一串数据中间的一个数据点
，只有300华氏度是在范围以外的
，在上面例子中
，
