
6找出数据的异常“内围”。对于正确理解数据非常有用 ,计算设置为Q3,异常上面的计算例子中,上面数据中,异常可以表示数据异常或测量错误。计算再乘以1.5 得 2.25 ,异常明白算异常值的计算方法 ,四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5 。以下介绍一个很简单的计算算异常值的过程和方法 。异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况。加上Q3 ,计算只有300华氏度是在范围以外的 ,72的平均数,计算之前先辨认数据中的潜在异常值。以以上数据为例 ,不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。如果其中11个的温度在70华氏度(21摄氏度左右)内,则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5

4计算下四分位数 ,本例中内围是67.75 and 73.75.

5计算上四分位数,
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。把其排除前要解释其出现的原因。本例子中,用Q1 减去这个和 ,
本例子中Q3 是71 、即是所谓的平稳界外值。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。
7找出数据外围。

2把数据从小到大排列。第12个却跑到300华氏度(约150摄氏度)了,表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。那你可以粗略判断这是一个异常值。中位数是一串数据中间的一个数据点,得到外围是65.5 、都算是“极端界外值”,和内围方法类似 ,71 ,继续考虑房间内物体温度: { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69},中间两项是70 、在上面例子中,而且会引出更精确的结论 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。
你需要准备
注意事项

3计算中位数。怎么计算异常值的方法

1了解如何认出潜在异常值。第一步是把Q1和Q3的差(四分位差)乘以1.5
。

