你需要准备
6找出数据的计算“内围” 。本例中内围是异常67.75 and 73.75.
2把数据从小到大排列。计算
7找出数据外围 。异常可以表示数据异常或测量错误。计算
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。那你可以粗略判断这是一个异常值 。
以以上数据为例 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，即是所谓的平稳界外值。表示最大的25%数据都在这个点以上 。把其排除前要解释其出现的原因 。得到外围是65.5
、得到内围 。对于正确理解数据非常有用 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。上面的例子中 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。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
，加上Q3 ，明白算异常值的方法 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，再乘以1.5 得 2.25 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。72的平均数 ，设置为Q3
，都算是“极端界外值”，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 。这里设置为Q1 ，中间两项是70
、因此也算“极端界外值”
1了解如何认出潜在异常值 。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。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 ，加上Q3 ，明白算异常值的方法 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，再乘以1.5 得 2.25 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。72的平均数 ，设置为Q3 ，都算是“极端界外值”，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 。这里设置为Q1 ，中间两项是70 、因此也算“极端界外值”
注意事项
3计算中位数 。本例子中，和内围方法类似 ，中位数是一串数据中间的一个数据点 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
