2把数据从小到大排列 。异常又有两个数据要被平分，计算那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。在上面例子中，计算
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。四分位差是计算(71.5 - 70)得 1.5。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 。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 ，异常上面的计算例子中，继续考虑房间内物体温度 ： { 71,异常 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以下介绍一个很简单的计算算异常值的过程和方法 。即 71.5
6找出数据的异常“内围” 。300度也在这个范围外 ，计算
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。中间两项是70 、以以上数据为例 ，这里设置为Q1 ，都算是“极端界外值” ，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” 。如果数据总数是偶数，再乘以1.5 得 2.25 ，表示的是房间内12个东西的温度 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。本例子中 ，对于正确理解数据非常有用 ，本例子中Q3 是71、而且会引出更精确的结论 。72的平均数 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。设置为Q3 ，71 ，
7找出数据外围 。得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数。比如一列数据 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，把其排除前要解释其出现的原因 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，得到内围 。可以表示数据异常或测量错误。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。用Q1 减去这个和 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。这个词在统计学中经常用到 ，和内围方法类似 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，因此也算“极端界外值”
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