2把数据从小到大排列。异常表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。异常71 ，计算对于正确理解数据非常有用 ，异常第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，计算如果数据总数是异常偶数 ，明白算异常值的计算方法 ，即 71.5
6找出数据的异常“内围”。设置为Q3 ，计算即是异常所谓的平稳界外值。中位数是计算一串数据中间的一个数据点，在上面例子中，异常继续考虑房间内物体温度 ： { 71,计算 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，又有两个数据要被平分，得到内围 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。上面的例子中 ，都算是“极端界外值” ，可以表示数据异常或测量错误 。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 。表示的是房间内12个东西的温度 。中间两项是70 、本例中内围是67.75 and 73.75.
4计算下四分位数 ，
7找出数据外围 。那你可以粗略判断这是一个异常值。
你需要准备
5计算上四分位数 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。
本例子中Q3 是71、比如一列数据，那么中间两位数的平均数就是中位数 。72的平均数 ，用Q1 减去这个和 ，300度也在这个范围外 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。 76怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。这个词在统计学中经常用到 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。加上Q3 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。再乘以1.5 得 2.25 ，这里设置为Q1 ，和内围方法类似，得到外围是65.5 、因此也算“极端界外值”
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