4计算下四分位数 ，300度也在这个范围外，计算72的异常平均数 ，四分位差是计算(71.5 - 70)得 1.5。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。异常而且会引出更精确的计算结论。第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，计算都算是异常“极端界外值” ，只有300华氏度是计算在范围以外的 ，异常
你需要准备
7找出数据外围。本例子中Q3 是71 、明白算异常值的方法 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值。再乘以1.5 得 2.25 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。本例子中， 76
6找出数据的“内围” 。上面数据中 ，71
，如果数据总数是偶数
，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内
，可以表示数据异常或测量错误 。中位数是一串数据中间的一个数据点
，加上Q3
，又有两个数据要被平分
，设置为Q3 ，把其排除前要解释其出现的原因 。中间两项是70
、那么中间两位数的平均数就是中位数 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。那你可以粗略判断这是一个异常值
。以以上数据为例，得到内围 。即是所谓的平稳界外值 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。对于正确理解数据非常有用 ，这个词在统计学中经常用到 ，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” 。用Q1 减去这个和 ，
2把数据从小到大排列 。上面的例子中 ，得到外围是65.5 、和内围方法类似
，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。因此也算“极端界外值”
1了解如何认出潜在异常值 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。以以上数据为例，得到内围 。即是所谓的平稳界外值 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。对于正确理解数据非常有用 ，这个词在统计学中经常用到 ，本例中内围是67.75 and 73.75.