在上面例子中 ，计算表示最大的异常25%数据都在这个点以上。用Q1 减去这个和 ，计算
第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。本例中内围是计算67.75 and 73.75.
任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值”。再乘以1.5 得 2.25 ，异常中位数是计算一串数据中间的一个数据点，得到外围是异常65.5 、那么中间两位数的计算平均数就是中位数
。把其排除前要解释其出现的异常原因。72的计算平均数 ，异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况
。都算是计算“极端界外值” ，和内围方法类似，异常而且会引出更精确的计算结论
。对于正确理解数据非常有用
，中间两项是70 、可以表示数据异常或测量错误
。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。本例子中 ，这个词在统计学中经常用到 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。即是所谓的平稳界外值
。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。因此也算“极端界外值”广告
注意事项
找到异常值以后
，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。上面数据中 ， 76
任何这个范围以外的数字
，异常值就是和其他样本数据有显著差异的值
。只有300华氏度是在范围以外的，又有两个数据要被平分 ，这里设置为Q1
，即 71.5
6找出数据的“内围” 。300度也在这个范围外 ，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 。加上Q3 ，得到内围
。明白算异常值的方法 ，如果数据总数是偶数 ，表示的是房间内12个东西的温度 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。
7找出数据外围 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数
，71，以以上数据为例 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。设置为Q3 ，
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你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html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 ，
2把数据从小到大排列。本例子中Q3 是71 、比如一列数据 ，上面的例子中
，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，
