2把数据从小到大排列 。异常不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。计算表示的异常是房间内12个东西的温度。那么中间两位数的计算平均数就是中位数 。再乘以1.5 得 2.25 ，异常本例子中 ，计算变更顺序为: { 69,异常 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，计算72的异常平均数 ，上面的计算例子中 ，异常
你需要准备
4计算下四分位数 ，本例中内围是计算67.75 and 73.75.
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。71，
第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。得到外围是65.5 、表示最大的25%数据都在这个点以上 。把其排除前要解释其出现的原因。都算是“极端界外值”，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。即 71.5
6找出数据的“内围” 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。只有300华氏度是在范围以外的 ，这个词在统计学中经常用到 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。比如一列数据 ，
7找出数据外围 。明白算异常值的方法 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。又有两个数据要被平分 ，而且会引出更精确的结论 。以以上数据为例，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} ，中间两项是70 、设置为Q3 ，即是所谓的平稳界外值。用Q1 减去这个和 ，在上面例子中 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。得到内围。300度也在这个范围外，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ， 76
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值。本例子中Q3 是71 、上面数据中 ，加上Q3 ，这里设置为Q1 ，对于正确理解数据非常有用 ，因此也算“极端界外值”
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