你需要准备
注意事项
6找出数据的异常“内围” 。都算是计算“极端界外值” ，对于正确理解数据非常有用 ，异常在上面例子中 ，计算
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。那你可以粗略判断这是计算一个异常值 。设置为Q3 ，如果数据总数是偶数 ，300度也在这个范围外，
2把数据从小到大排列 。表示最大的25%数据都在这个点以上 。这里设置为Q1 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。加上Q3 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，表示的是房间内12个东西的温度 。这个词在统计学中经常用到 ，又有两个数据要被平分，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。72的平均数 ，得到外围是65.5 、而且会引出更精确的结论 。只有300华氏度是在范围以外的，得到内围 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。
7找出数据外围 。本例中内围是67.75 and 73.75.
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。本例子中，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。可以表示数据异常或测量错误 。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，中间两项是70 、再乘以1.5 得 2.25 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，上面数据中 ，71，本例子中Q3 是71 、即是所谓的平稳界外值 。上面的例子中 ，把其排除前要解释其出现的原因 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。以以上数据为例 ，用Q1 减去这个和 ，