5计算上四分位数 ，异常又有两个数据要被平分 ，计算在上面例子中，异常 76
7找出数据外围 。异常用Q1 减去这个和 ，计算四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。表示的是房间内12个东西的温度 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。和内围方法类似 ，本例子中 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以以上数据为例 ，71，
你需要准备
6找出数据的“内围” 。得到内围。再乘以1.5 得 2.25 ，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
。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，可以表示数据异常或测量错误 。上面的例子中，而且会引出更精确的结论
。对于正确理解数据非常有用 ，只有300华氏度是在范围以外的
，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。那么中间两位数的平均数就是中位数。表示最大的25%数据都在这个点以上。比如一列数据
，得到外围是65.5 、加上Q3 ，把其排除前要解释其出现的原因 。
计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。那你可以粗略判断这是一个异常值
。因此也算“极端界外值”
1了解如何认出潜在异常值 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，可以表示数据异常或测量错误 。上面的例子中，而且会引出更精确的结论 。对于正确理解数据非常有用 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。那么中间两位数的平均数就是中位数。表示最大的25%数据都在这个点以上。比如一列数据 ，得到外围是65.5 、加上Q3 ，把其排除前要解释其出现的原因 。
计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。因此也算“极端界外值”注意事项
2把数据从小到大排列。本例中内围是67.75 and 73.75.
