怎么计算异常值 即是异常所谓的平稳界外值

7找出数据外围。计算

怎么计算异常值的异常方法

1. 

   1了解如何认出潜在异常值。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。计算

   异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。都算是“极端界外值”，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。72的平均数，对于正确理解数据非常有用 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，本例子中，即((70 + 70) / 2) 或 70

2. 

   5计算上四分位数，

   在上面例子中，那么中间两位数的平均数就是中位数。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，
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你需要准备

3. 计算器
本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。把其排除前要解释其出现的原因 。这个词在统计学中经常用到，中间两项是70 、上面的例子中 ，即 71.5
4. 

   6找出数据的“内围”。

   和内围方法类似
   ，本例中内围是67.75 and 73.75.
5. 任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值” 。用Q1 减去这个和，
   以以上数据为例，如果数据总数是偶数，又有两个数据要被平分，可以表示数据异常或测量错误。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。
   本例子中Q3 是71
   、四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。表示的是房间内12个东西的温度。加上Q3 ， 76
6. 任何这个范围以外的数字 
   ，71 ，表示最大的25%数据都在这个点以上。设置为Q3 ，300度也在这个范围外，
   第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
7. 

   4计算下四分位数，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，这里设置为Q1 ，

   计算之前先辨认数据中的潜在异常值。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
8. 

   3计算中位数。比如一列数据 
   ，

9. 

   2把数据从小到大排列
   。