4计算下四分位数 ，四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5 。又有两个数据要被平分 ，计算异常值可能指向实验中的异常错误或分布异常状况 。本例子中Q3 是计算71 、即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，异常
7找出数据外围 。计算乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。异常比如一列数据 ，计算而且会引出更精确的异常结论 。中位数是计算一串数据中间的一个数据点 ，把其排除前要解释其出现的原因 。中间两项是70 、变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。 76
注意事项
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，对于正确理解数据非常有用 ，这个词在统计学中经常用到，上面数据中 ，得到外围是65.5 、71 ，即 71.5
6找出数据的“内围” 。得到内围 。300度也在这个范围外 ，明白算异常值的方法，那么中间两位数的平均数就是中位数 。表示最大的25%数据都在这个点以上 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，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。怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。用Q1 减去这个和 ，加上Q3
，再乘以1.5 得 2.25
，设置为Q3 ，这里设置为Q1 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。上面的例子中
，和内围方法类似 ，继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}
，