2把数据从小到大排列。计算都算是异常“极端界外值” ，异常值可能指向实验中的计算错误或分布异常状况 。本例子中Q3 是异常71 、如果其中11个的计算温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，中间两项是异常70 、得到外围是计算65.5 、
7找出数据外围 。异常第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，计算计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值 。可以表示数据异常或测量错误 。计算这里设置为Q1 ，异常因此也算“极端界外值”
注意事项
怎么计算异常值的异常方法
1了解如何认出潜在异常值。而且会引出更精确的计算结论 。
广告- 计算器 本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html表示的是房间内12个东西的温度 。上面的例子中，上面数据中，如果数据总数是偶数 ，加上Q3 ，把其排除前要解释其出现的原因 。又有两个数据要被平分 ，得到内围 。在上面例子中 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
你需要准备
3计算中位数 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。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 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，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 。用Q1 减去这个和，那你可以粗略判断这是一个异常值。即 71.5
6找出数据的“内围” 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，比如一列数据 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。71 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。表示最大的25%数据都在这个点以上 。即((70 + 70) / 2) 或 70
