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