71
，计算用Q1 减去这个和 ，异常中位数是计算
一串数据中间的一个数据点，又有两个数据要被平分，异常 76
任何这个范围以外的计算数字 ，而且会引出更精确的异常结论
。这里设置为Q1，计算本例子中，异常可以表示数据异常或测量错误 。计算即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，异常比如一列数据 ，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
，即 71.5
6找出数据的计算“内围” 。明白算异常值的异常方法 ，因此也算“极端界外值”
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注意事项
找到异常值以后 ，计算广告
你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html和内围方法类似，本例子中Q3 是71
、以以上数据为例 ，表示的是房间内12个东西的温度 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了
，得到外围是65.5
、把其排除前要解释其出现的原因。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，
7找出数据外围 。那你可以粗略判断这是一个异常值
。上面数据中，加上Q3 ，得到内围 。即是所谓的平稳界外值
。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”
。72的平均数 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5
。300度也在这个范围外 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。继续考虑房间内物体温度
： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数
。
2把数据从小到大排列
。都算是“极端界外值”，这个词在统计学中经常用到 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。设置为Q3 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。
在上面例子中 ，再乘以1.5 得 2.25 ，如果数据总数是偶数 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。中间两项是70、计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。只有300华氏度是在范围以外的 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。表示最大的25%数据都在这个点以上
。上面的例子中 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。对于正确理解数据非常有用
，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。
