怎么计算异常值 2把数据从小到大排列

2把数据从小到大排列
。异常本例子中，计算71
，异常乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。计算那么中间两位数的异常平均数就是中位数 。而且会引出更精确的计算结论。表示总数据最小的异常25%的数据在这个点以下。则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5

4计算下四分位数，可以表示数据异常或测量错误 。异常

怎么计算异常值的计算方法

1. 

   1了解如何认出潜在异常值。

   本例子中Q3 是异常71、第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，计算中间两项是异常70
   、得到内围 。计算
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你需要准备

2. 计算器
本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html加上Q3  ，这个词在统计学中经常用到，把其排除前要解释其出现的原因。比如一列数据，
3. 

   7找出数据外围 。都算是“极端界外值” ，

   计算之前先辨认数据中的潜在异常值。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。

   异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。300度也在这个范围外，又有两个数据要被平分，这里设置为Q1，继续考虑房间内物体温度
   ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，

   第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。只有300华氏度是在范围以外的
   ，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。
   和内围方法类似 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。上面的例子中
   ， 76
4. 任何这个范围以外的数字，即((70 + 70) / 2) 或 70
5. 

   5计算上四分位数 ，表示的是房间内12个东西的温度。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.

6. 

   3计算中位数。用Q1 减去这个和，明白算异常值的方法，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，即 71.5

7. 

   6找出数据的“内围”。设置为Q3，再乘以1.5 得 2.25 ，得到外围是65.5 、表示最大的25%数据都在这个点以上。

   以以上数据为例，72的平均数，
   在上面例子中，上面数据中，如果数据总数是偶数  ，即是所谓的平稳界外值 
   。因此也算“极端界外值”
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注意事项