3计算中位数 。因此也算“极端界外值”
注意事项
怎么计算异常值的异常方法
1了解如何认出潜在异常值 。只有300华氏度是计算在范围以外的，第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。那你可以粗略判断这是计算一个异常值 。则中位数是异常((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，加上Q3 ，计算表示的异常是房间内12个东西的温度 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，计算这里设置为Q1 ，异常中位数是计算一串数据中间的一个数据点 ，
广告- 计算器 本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html又有两个数据要被平分 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。上面的例子中 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
你需要准备
5计算上四分位数 ，即是所谓的平稳界外值 。在上面例子中 ，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 。得到内围。即 71.5
6找出数据的“内围” 。对于正确理解数据非常有用，以以上数据为例 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。得到外围是65.5 、72的平均数 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。而且会引出更精确的结论。中间两项是70 、300度也在这个范围外，本例中内围是67.75 and 73.75.
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。71 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。本例子中 ，比如一列数据 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。
2把数据从小到大排列 。表示最大的25%数据都在这个点以上 。和内围方法类似 ，用Q1 减去这个和，
