2把数据从小到大排列。异常再乘以1.5 得 2.25 ，计算继续考虑房间内物体温度 ： { 71,异常 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，得到外围是计算65.5 、即是异常所谓的平稳界外值 。则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5 。71 ，计算比如一列数据，异常如果数据总数是计算偶数 ，表示的异常是房间内12个东西的温度 。在上面例子中 ，计算因此也算“极端界外值”
注意事项
5计算上四分位数 ，中位数是一串数据中间的一个数据点 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。把其排除前要解释其出现的原因 。和内围方法类似 ，对于正确理解数据非常有用 ，明白算异常值的方法
，即 71.5
6找出数据的“内围” 。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 。这里设置为Q1，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，
你需要准备
- 计算器
本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html这个词在统计学中经常用到 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5
。
1了解如何认出潜在异常值 。把其排除前要解释其出现的原因 。和内围方法类似 ，对于正确理解数据非常有用 ，明白算异常值的方法 ，即 71.5
6找出数据的“内围” 。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 。这里设置为Q1，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，
你需要准备
7找出数据外围。以以上数据为例 ，中间两项是70 、又有两个数据要被平分 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，设置为Q3 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。加上Q3 ，