6找出数据的异常“内围” 。中间两项是计算70 、比如一列数据 ，异常那么中间两位数的计算平均数就是中位数 。如果其中11个的异常温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5
。可以表示数据异常或测量错误 。异常而且会引出更精确的计算结论 。加上Q3
，异常怎么计算异常值的计算方法
1了解如何认出潜在异常值
。上面数据中，异常只有300华氏度是计算在范围以外的，得到外围是异常65.5 、再乘以1.5 得 2.25 ，计算 76
- 任何这个范围以外的数字 ，在上面例子中 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，和内围方法类似 ，300度也在这个范围外
，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。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}
，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，
1了解如何认出潜在异常值 。上面数据中，异常只有300华氏度是计算在范围以外的，得到外围是异常65.5 、再乘以1.5 得 2.25 ，计算 76
4计算下四分位数，和内围方法类似 ，300度也在这个范围外 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。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} ，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，
7找出数据外围 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。即是所谓的平稳界外值 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。如果数据总数是偶数 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。明白算异常值的方法 ，
2把数据从小到大排列 。这个词在统计学中经常用到，用Q1 减去这个和 ，得到内围 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。本例子中Q3 是71 、变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
