4计算下四分位数 ，异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况 。上面数据中 ，计算和内围方法类似 ，异常
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。如果其中11个的异常温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，上面的计算例子中 ，再乘以1.5 得 2.25 ，异常
以以上数据为例 ，计算即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，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}，中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。即 71.5
6找出数据的异常“内围” 。本例子中Q3 是计算71 、明白算异常值的方法，把其排除前要解释其出现的原因 。
你需要准备
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。如果数据总数是偶数 ，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 。那你可以粗略判断这是一个异常值 。而且会引出更精确的结论 。对于正确理解数据非常有用 ，得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数。比如一列数据 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。71 ，用Q1 减去这个和 ，表示的是房间内12个东西的温度 。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，设置为Q3 ，本例中内围是67.75 and 73.75.
- 任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值” 。这里设置为Q1 ，
2把数据从小到大排列 。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。72的平均数 ，都算是“极端界外值”，得到内围。在上面例子中 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。这个词在统计学中经常用到 ，中间两项是70 、表示最大的25%数据都在这个点以上 。 76
- 任何这个范围以外的数字，
7找出数据外围 。加上Q3 ，又有两个数据要被平分，因此也算“极端界外值”
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