4计算下四分位数 ，第一步是异常把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。那你可以粗略判断这是计算一个异常值。以下介绍一个很简单的异常算异常值的过程和方法 。中间两项是计算70 、如果数据总数是异常偶数 ，把其排除前要解释其出现的计算原因。都算是异常“极端界外值” ，那么中间两位数的计算平均数就是中位数 。本例中内围是异常67.75 and 73.75.
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。这个词在统计学中经常用到 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。
2把数据从小到大排列 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，用Q1 减去这个和 ，即 71.5
6找出数据的“内围” 。72的平均数 ，这里设置为Q1 ，对于正确理解数据非常有用，300度也在这个范围外 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。可以表示数据异常或测量错误。以以上数据为例 ，设置为Q3 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。上面的例子中 ，中位数是一串数据中间的一个数据点 ，和内围方法类似 ， 76
你需要准备
5计算上四分位数，表示的是房间内12个东西的温度。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。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 。得到内围 。比如一列数据 ，只有300华氏度是在范围以外的，本例子中，而且会引出更精确的结论。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，因此也算“极端界外值”
注意事项
7找出数据外围 。再乘以1.5 得 2.25
，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，本例子中Q3 是71、怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。在上面例子中，