1. 异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值
首先，给大家讲下什么叫四分位数。顾名思义，就是把一堆数据排序会分成四份，找出其中的那三个点。中间那个叫中位数，下面那个叫下四分位数据，上面那个叫上四分位数。如下图：
中间的两个数是12和14，平均数13即为中位数。14以上的数字，最中间的数字是20即为上四分位数。12以下中间的数字是4即为下四分位数。
当然，也是更严谨的计算方法。对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。反函数y=0.5对应的x值为中位数，y=0.25对应的x值为下四分位数，y=0.75对应的x值为上四分位数
和3σ原则相比，箱线图依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据作任何限制性要求（3σ原则要求数据服从正态分布或近似服从正态分布），其判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。四分位数给出了数据分布的中心、散布和形状的某种指示，具有一定的鲁棒性，即25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值通常不能对这个标准施加影响。鉴于此，箱线图识别异常值的结果比较客观，因此在识别异常值方面具有一定的优越性。
箱型图提供了识别异常值的一个标准，即异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。其中，QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。
2. 箱形图为什么能检测异常值，原理是什么
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常数据。
其中上下边界的计算公式如下：
UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+（75%分位数-25%分位数）*1.5，
LowerLimit=Q1－1.5IQR=25%分位数-（75%分位数-25%分位数）*1.5
（将数据由小到大排序，处于中间的为中位数，即50%分位数，在75%位置的即为75%分位数或四分之三分位数——Q3，在25%位置的即为25%分位数或四分之一分位数——Q1）
参数说明：
1. Q1表示下四分位数，即25%分位数；Q3为上四分位数，即75%分位数；IQR表示上下四分位差，系数1.5是一种经过大量分析和经验积累起来的标准，一般情况下不做调整。
2. 分位数的参数可根据具体预警结果调整：25%和75%，是比较灵敏的条件，在这种条件下，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位。具体业务中可结合拟合结果自行调整为其他分位。
3. 怎么在股票软件上看到箱体图
在K线分析图用鼠标右击主图.显选择主图指标再左击箱体点确定试下看