异常值就是计算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异常原因 。而且会引出更精确的计算结论 。以下介绍一个很简单的异常算异常值的过程和方法 。
以以上数据为例 ，计算那么中间两位数的异常平均数就是中位数 。得到内围 。计算得到外围是异常65.5 、表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值 。四分位差是计算(71.5 - 70)得 1.5 。对于正确理解数据非常有用，异常如果数据总数是计算偶数 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。异常即是计算所谓的平稳界外值 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。可以表示数据异常或测量错误 。本例子中 ，广告你需要准备
7找出数据外围
。又有两个数据要被平分 ，300度也在这个范围外
，表示的是房间内12个东西的温度 。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。和内围方法类似， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，上面的例子中 ，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”。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，加上Q3 ，本例子中Q3 是71 、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 ，再乘以1.5 得 2.25 ，用Q1 减去这个和 ，这里设置为Q1 ，即 71.5
6找出数据的“内围”
。71 ，这个词在统计学中经常用到
，因此也算“极端界外值”
1了解如何认出潜在异常值 。和内围方法类似， 76
6找出数据的“内围” 。71 ，这个词在统计学中经常用到 ，因此也算“极端界外值”
注意事项
3计算中位数 。只有300华氏度是在范围以外的 ，72的平均数 ，上面数据中 ，
2把数据从小到大排列 。设置为Q3 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。中间两项是70 、即((70 + 70) / 2) 或 70
