5计算上四分位数 ，计算
7找出数据外围 。异常这里设置为Q1 ，计算用Q1 减去这个和 ，异常再乘以1.5 得 2.25 ，计算上面的异常例子中 ，和内围方法类似 ，计算在上面例子中，表示的是房间内12个东西的温度。又有两个数据要被平分 ，71，可以表示数据异常或测量错误 。把其排除前要解释其出现的原因 。设置为Q3 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，对于正确理解数据非常有用，表示最大的25%数据都在这个点以上。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。300度也在这个范围外 ，这个词在统计学中经常用到 ，本例子中，得到外围是65.5 、表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，只有300华氏度是在范围以外的，那你可以粗略判断这是一个异常值 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。本例中内围是67.75 and 73.75.
你需要准备
2把数据从小到大排列 。而且会引出更精确的结论 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。本例子中Q3 是71 、
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。比如一列数据 ，中间两项是70 、以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。上面数据中 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。即是所谓的平稳界外值 。
以以上数据为例 ， 76
4计算下四分位数 ，加上Q3
，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。因此也算“极端界外值”