2把数据从小到大排列 。异常这里设置为Q1 ，计算即 71.5
6找出数据的异常“内围”。用Q1 减去这个和 ，计算而且会引出更精确的异常结论。71 ，计算那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。
异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。四分位差是异常(71.5 - 70)得 1.5。又有两个数据要被平分 ，计算再乘以1.5 得 2.25 ，异常设置为Q3 ，计算
本例子中Q3 是71、
7找出数据外围 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。对于正确理解数据非常有用，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。这个词在统计学中经常用到 ，得到内围 。都算是“极端界外值” ，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 。和内围方法类似 ，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 ，明白算异常值的方法 ，表示的是房间内12个东西的温度 。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 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，上面数据中 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。中间两项是70 、表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。把其排除前要解释其出现的原因 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。表示最大的25%数据都在这个点以上 。300度也在这个范围外 ，在上面例子中 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，因此也算“极端界外值”
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注意事项
你需要准备
5计算上四分位数 ，则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
