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