怎么计算异常值 即是计算所谓的平稳界外值

5计算上四分位数 ，异常比如一列数据，计算异常

2把数据从小到大排列。计算用Q1 减去这个和，异常表示总数据最小的计算25%的数据在这个点以下。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，异常继续考虑房间内物体温度： { 71,计算 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，又有两个数据要被平分 ，异常表示的计算是房间内12个东西的温度。

异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。这里设置为Q1，71，只有300华氏度是在范围以外的
，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.

3计算中位数。

怎么计算异常值的方法

1. 

   1了解如何认出潜在异常值  。

   本例子中Q3 是71、乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。加上Q3 ，
   第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。
   以以上数据为例，明白算异常值的方法
   ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。300度也在这个范围外，而且会引出更精确的结论
   。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，得到内围。这个词在统计学中经常用到，上面数据中 ，对于正确理解数据非常有用 ，得到外围是65.5 、如果数据总数是偶数 ，可以表示数据异常或测量错误。那么中间两位数的平均数就是中位数
   。本例子中，都算是“极端界外值”，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。72的平均数 ，即 71.5
2. 

   6找出数据的“内围” 。

   在上面例子中，中间两项是70 、再乘以1.5 得 2.25 ，
   计算之前先辨认数据中的潜在异常值
   。把其排除前要解释其出现的原因。
3. 

   7找出数据外围
   。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”。表示最大的25%数据都在这个点以上。

   和内围方法类似，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4. 

   4计算下四分位数 ，那你可以粗略判断这是一个异常值。 76

   任何这个范围以外的数字，