6找出数据的异常“内围”。本例子中Q3 是计算71 、变更顺序为: { 69,异常 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。四分位差是计算(71.5 - 70)得 1.5 。因此也算“极端界外值”
注意事项
4计算下四分位数 ，
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值。
你需要准备
7找出数据外围 。用Q1 减去这个和 ，设置为Q3，可以表示数据异常或测量错误 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，比如一列数据 ，和内围方法类似 ， 76
5计算上四分位数
，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5
。而且会引出更精确的结论
。上面数据中 ，300度也在这个范围外 ，本例子中 ，表示最大的25%数据都在这个点以上。得到外围是65.5 、又有两个数据要被平分
，上面的例子中
，这里设置为Q1 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，如果数据总数是偶数
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。得到内围 。把其排除前要解释其出现的原因 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况
。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内
，72的平均数 ，这个词在统计学中经常用到
，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 。对于正确理解数据非常有用，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，以以上数据为例
，只有300华氏度是在范围以外的
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值。表示的是房间内12个东西的温度 。
2把数据从小到大排列 。
1了解如何认出潜在异常值 。得到内围 。把其排除前要解释其出现的原因 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，72的平均数 ，这个词在统计学中经常用到 ，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 。对于正确理解数据非常有用，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，以以上数据为例 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值。表示的是房间内12个东西的温度 。