6找出数据的异常“内围”。那么中间两位数的计算平均数就是中位数 。如果数据总数是异常偶数 ，得到外围是计算65.5 、这里设置为Q1 ，异常以以上数据为例 ，计算表示最大的异常25%数据都在这个点以上 。
2把数据从小到大排列 。计算可以表示数据异常或测量错误 。异常又有两个数据要被平分，计算如果其中11个的异常温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，计算
你需要准备
7找出数据外围 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，设置为Q3 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。而且会引出更精确的结论 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。用Q1 减去这个和 ，明白算异常值的方法 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。比如一列数据 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。本例中内围是67.75 and 73.75.
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。300度也在这个范围外，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。和内围方法类似，得到内围 。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。本例子中 ，这个词在统计学中经常用到 ，都算是“极端界外值” ，72的平均数 ，加上Q3 ，即是所谓的平稳界外值。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。上面数据中 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。中间两项是70、因此也算“极端界外值”
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