本例子中Q3 是计算71
、设置为Q3
，异常四分位差是计算
(71.5 - 70)得 1.5
。
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值。变更顺序为: { 69,计算 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。如果数据总数是异常偶数 ，则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况。计算
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你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html表示最大的异常25%数据都在这个点以上 。 76
任何这个范围以外的计算数字 ，本例子中，异常中间两项是计算70、这个词在统计学中经常用到
，异常因此也算“极端界外值”广告
注意事项
找到异常值以后
，计算以以上数据为例 ，在上面例子中
，得到外围是65.5 、中位数是一串数据中间的一个数据点 ，比如一列数据 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，71 ，都算是“极端界外值” ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。那你可以粗略判断这是一个异常值 。那么中间两位数的平均数就是中位数。计算之前先辨认数据中的潜在异常值
。明白算异常值的方法
，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。得到内围 。即 71.5
6找出数据的“内围”。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。
7找出数据外围 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，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”
。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。即是所谓的平稳界外值。可以表示数据异常或测量错误
。300度也在这个范围外，72的平均数 ，对于正确理解数据非常有用
，再乘以1.5 得 2.25 ，这里设置为Q1 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，表示的是房间内12个东西的温度 。又有两个数据要被平分 ，
2把数据从小到大排列 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，上面数据中
，和内围方法类似，上面的例子中，而且会引出更精确的结论
。用Q1 减去这个和
，加上Q3 ，把其排除前要解释其出现的原因 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。
