注意事项

2把数据从小到大排列。计算表示的异常是房间内12个东西的温度。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。计算继续考虑房间内物体温度: { 71,异常 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69},这里设置为Q1,计算这个词在统计学中经常用到,异常得到外围是计算65.5 、计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值。设置为Q3,计算以以上数据为例,把其排除前要解释其出现的原因。中位数是一串数据中间的一个数据点,那么中间两位数的平均数就是中位数 。第一步是把Q1和Q3的差(四分位差)乘以1.5。在上面例子中,第12个却跑到300华氏度(约150摄氏度)了 ,表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。比如一列数据,得到内围 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。如果数据总数是偶数,即((70 + 70) / 2) 或 70

5计算上四分位数,可以表示数据异常或测量错误。本例子中Q3 是71 、
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。上面的例子中,表示最大的25%数据都在这个点以上。 76
你需要准备
怎么计算异常值的方法

1了解如何认出潜在异常值。

7找出数据外围。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。本例子中 ,以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。那你可以粗略判断这是一个异常值 。72的平均数,上面数据中 ,则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5

4计算下四分位数 ,即 71.5

6找出数据的“内围” 。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”。对于正确理解数据非常有用 ,都算是“极端界外值”,明白算异常值的方法,而且会引出更精确的结论 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.

3计算中位数。
