6找出数据的计算“内围” 。异常
你需要准备
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5。71，计算
中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，这个词在统计学中经常用到，计算只有300华氏度是异常在范围以外的，加上Q3 ，计算和内围方法类似 ，异常对于正确理解数据非常有用 ，计算如果数据总数是异常偶数 ，
2把数据从小到大排列 。计算那你可以粗略判断这是一个异常值 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，而且会引出更精确的结论 。得到内围 。比如一列数据，表示的是房间内12个东西的温度 。又有两个数据要被平分 ，得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，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 。都算是“极端界外值”，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。即是所谓的平稳界外值 。中间两项是70 、明白算异常值的方法，本例中内围是67.75 and 73.75.
注意事项
7找出数据外围 。再乘以1.5 得 2.25 ，本例子中Q3 是71
、怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。300度也在这个范围外 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。这里设置为Q1
，在上面例子中 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，表示最大的25%数据都在这个点以上 。可以表示数据异常或测量错误
。上面的例子中
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值。以以上数据为例，把其排除前要解释其出现的原因 。上面数据中
，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。设置为Q3 ，用Q1 减去这个和，
1了解如何认出潜在异常值 。300度也在这个范围外 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。这里设置为Q1 ，在上面例子中 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。即((70 + 70) / 2) 或 70