6找出数据的异常“内围” 。表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。上面数据中 ，异常中间两项是计算70 、表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，上面的例子中，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。表示的是房间内12个东西的温度 。设置为Q3，72的平均数 ，本例子中Q3 是71、只有300华氏度是在范围以外的 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。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。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。明白算异常值的方法，在上面例子中 ，以以上数据为例 ，得到内围。因此也算“极端界外值”
注意事项
2把数据从小到大排列。
你需要准备
4计算下四分位数 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，即是所谓的平稳界外值 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。又有两个数据要被平分 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。
7找出数据外围
。那你可以粗略判断这是一个异常值 。本例子中
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值。中位数是一串数据中间的一个数据点
，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，可以表示数据异常或测量错误 。都算是“极端界外值”
，而且会引出更精确的结论 。这里设置为Q1 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，这个词在统计学中经常用到
，再乘以1.5 得 2.25 ，
1了解如何认出潜在异常值。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，即((70 + 70) / 2) 或 70