7找出数据外围 。异常表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。72的异常平均数 ，再乘以1.5 得 2.25 ，计算计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值 。那你可以粗略判断这是计算一个异常值 。以下介绍一个很简单的异常算异常值的过程和方法。四分位差是计算(71.5 - 70)得 1.5 。即 71.5
6找出数据的异常“内围” 。比如一列数据 ，计算而且会引出更精确的异常结论 。则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。用Q1 减去这个和， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，把其排除前要解释其出现的原因 。本例子中 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。可以表示数据异常或测量错误 。得到外围是65.5 、
在上面例子中 ， 
2把数据从小到大排列 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。表示的是房间内12个东西的温度
。
你需要准备
- 计算器
本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html即是所谓的平稳界外值 。本例子中Q3 是71 、对于正确理解数据非常有用 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。如果数据总数是偶数
，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。中间两项是70、这里设置为Q1 ，都算是“极端界外值”，加上Q3 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，设置为Q3
，得到内围 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
1了解如何认出潜在异常值 。用Q1 减去这个和， 76
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。可以表示数据异常或测量错误 。得到外围是65.5 、
在上面例子中 ，2把数据从小到大排列 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。表示的是房间内12个东西的温度 。
你需要准备
