你需要准备
3计算中位数 。表示总数据最小的异常25%的数据在这个点以下 。表示的计算是房间内12个东西的温度。因此也算“极端界外值”
注意事项
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。
2把数据从小到大排列 。异常第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。设置为Q3 ，异常计算之前先辨认数据中的计算潜在异常值 。72的异常平均数 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71,计算 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，中间两项是70 、只有300华氏度是在范围以外的 ，在上面例子中，那么中间两位数的平均数就是中位数 。300度也在这个范围外 ，而且会引出更精确的结论 。和内围方法类似 ，71，中位数是一串数据中间的一个数据点 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。把其排除前要解释其出现的原因 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，本例中内围是67.75 and 73.75.
5计算上四分位数，上面的例子中 ，对于正确理解数据非常有用
，得到内围 。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。这里设置为Q1 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，加上Q3 ，都算是“极端界外值” ，如果数据总数是偶数，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
。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。本例子中，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，即是所谓的平稳界外值
。比如一列数据 ，
1了解如何认出潜在异常值 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。这里设置为Q1 ， 76
7找出数据外围 。以以上数据为例 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。又有两个数据要被平分，上面数据中 ，即 71.5
