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