你需要准备
注意事项
2把数据从小到大排列 。计算加上Q3 ，异常中位数是计算一串数据中间的一个数据点 ，四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5 。上面的计算例子中 ，这个词在统计学中经常用到 ，异常第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。上面数据中，异常用Q1 减去这个和 ，计算中间两项是异常70 、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偶数，72的平均数 ，300度也在这个范围外 ， 76
7找出数据外围 。再乘以1.5 得 2.25 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。在上面例子中 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数
，这里设置为Q1 ，而且会引出更精确的结论。把其排除前要解释其出现的原因
。可以表示数据异常或测量错误。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。71，设置为Q3 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。本例子中Q3 是71
、得到内围 。即 71.5
6找出数据的“内围”
。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，比如一列数据 ，即是所谓的平稳界外值 。
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。
和内围方法类似
，以以上数据为例，对于正确理解数据非常有用 ，明白算异常值的方法
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。本例子中
，又有两个数据要被平分，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，
1了解如何认出潜在异常值 。71，设置为Q3 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。本例子中Q3 是71 、得到内围 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，比如一列数据 ，即是所谓的平稳界外值 。
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。
和内围方法类似 ，以以上数据为例，对于正确理解数据非常有用 ，明白算异常值的方法 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。本例子中 ，又有两个数据要被平分，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，