2把数据从小到大排列 。计算这里设置为Q1 ，异常和内围方法类似，计算把其排除前要解释其出现的异常原因 。以下介绍一个很简单的计算算异常值的过程和方法 。本例子中Q3 是异常71、中间两项是计算70 、用Q1 减去这个和 ，异常计算之前先辨认数据中的计算潜在异常值 。四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5 。计算
你需要准备
4计算下四分位数，表示最大的25%数据都在这个点以上。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。这个词在统计学中经常用到 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，因此也算“极端界外值”
注意事项
7找出数据外围。明白算异常值的方法 ，比如一列数据 ，在上面例子中 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。那么中间两位数的平均数就是中位数。上面的例子中 ，又有两个数据要被平分 ，以以上数据为例 ，上面数据中 ，即是所谓的平稳界外值 。本例中内围是67.75 and 73.75.
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。表示的是房间内12个东西的温度 。得到外围是65.5 、乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。而且会引出更精确的结论 。
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。再乘以1.5 得 2.25 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，得到内围 。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 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。72的平均数，71 ，加上Q3 ，继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，对于正确理解数据非常有用 ，中位数是一串数据中间的一个数据点，