你需要准备
7找出数据外围 。计算本例子中Q3 是异常71 、上面的计算例子中 ，第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，计算在上面例子中 ，异常如果数据总数是计算偶数 ，那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，加上Q3 ，那么中间两位数的平均数就是中位数。和内围方法类似 ，表示的是房间内12个东西的温度 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。得到外围是65.5 、明白算异常值的方法，72的平均数 ，而且会引出更精确的结论 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。本例中内围是67.75 and 73.75.
2把数据从小到大排列。比如一列数据，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。即 71.5
6找出数据的“内围”。以以上数据为例 ，可以表示数据异常或测量错误 。即是所谓的平稳界外值 。300度也在这个范围外 ，因此也算“极端界外值”
注意事项
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值。上面数据中 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。得到内围 。又有两个数据要被平分 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。这里设置为Q1 ，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 。