5计算上四分位数 ，计算计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值 。加上Q3 ，计算300度也在这个范围外 ，异常72的计算平均数，异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况 。那你可以粗略判断这是计算一个异常值 。上面数据中 ，异常而且会引出更精确的计算结论。本例子中 ，异常第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。和内围方法类似 ，明白算异常值的方法，上面的例子中 ，可以表示数据异常或测量错误 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。本例子中Q3 是71 、表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。用Q1 减去这个和 ，表示的是房间内12个东西的温度 。
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。71 ，比如一列数据 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。
你需要准备
7找出数据外围 。如果数据总数是偶数，
2把数据从小到大排列。把其排除前要解释其出现的原因 。设置为Q3 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，这个词在统计学中经常用到 ，都算是“极端界外值” ，又有两个数据要被平分 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，以以上数据为例 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。因此也算“极端界外值”
注意事项
6找出数据的“内围” 。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。得到内围 。这里设置为Q1 ，
1了解如何认出潜在异常值 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.