注意事项
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。设置为Q3 ，计算加上Q3 ，异常
第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。上面的异常例子中 ，这里设置为Q1，计算本例子中Q3 是异常71 、计算之前先辨认数据中的计算潜在异常值 。又有两个数据要被平分 ，异常表示最大的计算25%数据都在这个点以上。只有300华氏度是异常在范围以外的 ，如果其中11个的计算温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，对于正确理解数据非常有用 ，本例中内围是67.75 and 73.75.怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。
2把数据从小到大排列 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。而且会引出更精确的结论 。上面数据中 ，比如一列数据 ，
广告- 计算器 本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html本例子中 ，明白算异常值的方法 ，
你需要准备
7找出数据外围。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以以上数据为例 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。得到外围是65.5 、四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。用Q1 减去这个和 ， 76
5计算上四分位数 ，那你可以粗略判断这是一个异常值。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。这个词在统计学中经常用到 ，把其排除前要解释其出现的原因 。得到内围 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
