注意事项

6找出数据的异常“内围” 。加上Q3 ,计算以下介绍一个很简单的异常算异常值的过程和方法。上面数据中 ,计算即是所谓的平稳界外值 。300度也在这个范围外,对于正确理解数据非常有用,四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。再乘以1.5 得 2.25 ,只有300华氏度是在范围以外的 ,在上面例子中,即((70 + 70) / 2) 或 70

5计算上四分位数,异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。继续考虑房间内物体温度: { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69},如果数据总数是偶数 ,
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。71,上面的例子中,可以表示数据异常或测量错误 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5

4计算下四分位数,表示最大的25%数据都在这个点以上。得到内围。都算是“极端界外值”,

2把数据从小到大排列。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。比如一列数据 ,变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.

3计算中位数。中位数是一串数据中间的一个数据点 ,72的平均数 ,和内围方法类似 ,第12个却跑到300华氏度(约150摄氏度)了,本例子中Q3 是71 、
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。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。把其排除前要解释其出现的原因 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。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”。如果其中11个的温度在70华氏度(21摄氏度左右)内,中间两项是70、又有两个数据要被平分 ,乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。设置为Q3,得到外围是65.5 、第一步是把Q1和Q3的差(四分位差)乘以1.5。这里设置为Q1 ,

7找出数据外围。
