你需要准备
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值。本例子中 ，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。用Q1 减去这个和 ，计算这个词在统计学中经常用到 ，异常71 ，计算把其排除前要解释其出现的异常原因 。即 71.5
6找出数据的计算“内围” 。对于正确理解数据非常有用 ，又有两个数据要被平分 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。那么中间两位数的平均数就是中位数。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，设置为Q3，
2把数据从小到大排列 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。上面数据中，中间两项是70 、可以表示数据异常或测量错误 。比如一列数据 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。表示的是房间内12个东西的温度 。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” 。都算是“极端界外值” ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。得到内围。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，明白算异常值的方法 ，即是所谓的平稳界外值 。只有300华氏度是在范围以外的，本例子中Q3 是71 、那你可以粗略判断这是一个异常值 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。加上Q3 ，300度也在这个范围外 ，在上面例子中 ，因此也算“极端界外值” 广告
注意事项
5计算上四分位数 ，以以上数据为例 ，72的平均数 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。
