2把数据从小到大排列 。异常和内围方法类似 ，计算上面数据中 ，异常异常值可能指向实验中的计算错误或分布异常状况 。异常
你需要准备
5计算上四分位数 ，计算
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值。这个词在统计学中经常用到 ，计算71，异常加上Q3 ，计算如果其中11个的异常温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，比如一列数据 ，计算第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，异常
7找出数据外围 。计算得到外围是65.5 、上面的例子中 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。中间两项是70 、因此也算“极端界外值”
注意事项
4计算下四分位数 ，又有两个数据要被平分 ，表示最大的25%数据都在这个点以上。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，设置为Q3 ，本例子中Q3 是71 、即是所谓的平稳界外值 。表示的是房间内12个东西的温度。300度也在这个范围外 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。本例中内围是67.75 and 73.75.
6找出数据的“内围”。那么中间两位数的平均数就是中位数 。用Q1 减去这个和
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。这里设置为Q1 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法
。本例子中 ，在上面例子中，只有300华氏度是在范围以外的 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。都算是“极端界外值” ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。而且会引出更精确的结论 。得到内围
。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。以以上数据为例 ，把其排除前要解释其出现的原因
。对于正确理解数据非常有用，继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，
1了解如何认出潜在异常值 。这里设置为Q1 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。本例子中 ，在上面例子中，只有300华氏度是在范围以外的 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.