异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。得到外围是计算65.5 、都算是异常“极端界外值” ，
2把数据从小到大排列。计算明白算异常值的异常方法 ，以以上数据为例 ，计算只有300华氏度是在范围以外的，而且会引出更精确的结论 。上面数据中 ，上面的例子中 ，这个词在统计学中经常用到 ，71 ，72的平均数 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5。300度也在这个范围外 ，即 71.5
6找出数据的“内围”。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，中间两项是70 、则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。本例子中Q3 是71、异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。即是所谓的平稳界外值 。比如一列数据 ，
你需要准备
5计算上四分位数 ，这里设置为Q1，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。本例中内围是67.75 and 73.75.
- 任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值”
。得到内围。设置为Q3
，又有两个数据要被平分
，那你可以粗略判断这是一个异常值
。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，可以表示数据异常或测量错误 。因此也算“极端界外值”
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1了解如何认出潜在异常值 。本例中内围是67.75 and 73.75.
注意事项
7找出数据外围 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。和内围方法类似 ，在上面例子中 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
