2把数据从小到大排列 。异常 76
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。明白算异常值的计算方法 ，再乘以1.5 得 2.25 ，异常设置为Q3 ，计算不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。异常都算是计算“极端界外值” ，
7找出数据外围 。异常第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。在上面例子中 ，中位数是一串数据中间的一个数据点
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内
，只有300华氏度是在范围以外的，比如一列数据 ，如果数据总数是偶数
，用Q1 减去这个和
，这里设置为Q1
，以以上数据为例
，中间两项是70
、可以表示数据异常或测量错误。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。72的平均数
，这个词在统计学中经常用到
，得到外围是65.5
、又有两个数据要被平分 ，加上Q3
，上面的例子中 ，本例子中Q3 是71
、300度也在这个范围外 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，那么中间两位数的平均数就是中位数 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。而且会引出更精确的结论
。和内围方法类似 ，把其排除前要解释其出现的原因
。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。对于正确理解数据非常有用
，那你可以粗略判断这是一个异常值 。本例子中
，上面数据中 ，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变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
1了解如何认出潜在异常值 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，只有300华氏度是在范围以外的，比如一列数据 ，如果数据总数是偶数 ，用Q1 减去这个和 ，这里设置为Q1 ，以以上数据为例 ，中间两项是70 、可以表示数据异常或测量错误。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。72的平均数 ，这个词在统计学中经常用到 ，得到外围是65.5 、又有两个数据要被平分 ，加上Q3 ，上面的例子中 ，本例子中Q3 是71 、300度也在这个范围外 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，那么中间两位数的平均数就是中位数 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。而且会引出更精确的结论 。和内围方法类似 ，把其排除前要解释其出现的原因 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。对于正确理解数据非常有用 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。本例子中 ，上面数据中 ，表示的是房间内12个东西的温度 。
你需要准备
3计算中位数 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
