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