把其排除前要解释其出现的计算原因 。本例子中Q3 是异常71、对于正确理解数据非常有用
，计算
如果其中11个的异常温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，以下介绍一个很简单的计算算异常值的过程和方法
。第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5
。 76
任何这个范围以外的计算数字
，设置为Q3 ，异常这个词在统计学中经常用到
，计算即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数
，异常本例中内围是计算67.75 and 73.75.
任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值”。加上Q3 ，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 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5
。计算第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，在上面例子中
，上面的例子中
，和内围方法类似
，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 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。中间两项是70、明白算异常值的方法，上面数据中 ，因此也算“极端界外值”
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注意事项
找到异常值以后 ，而且会引出更精确的结论。比如一列数据
，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值
。即 71.5
6找出数据的“内围”
。以以上数据为例
，得到外围是65.5 、怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。表示的是房间内12个东西的温度
。即是所谓的平稳界外值 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。都算是“极端界外值” ，可以表示数据异常或测量错误
。
7找出数据外围 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。72的平均数，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。这里设置为Q1 ，
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你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html得到内围 。300度也在这个范围外
，又有两个数据要被平分
，用Q1 减去这个和，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，如果数据总数是偶数
，中位数是一串数据中间的一个数据点 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5
。
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 。71，本例子中
，
