上面数据中，计算和内围方法类似，异常再乘以1.5 得 2.25
，计算
加上Q3
，异常 76
任何这个范围以外的计算数字，那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。计算之前先辨认数据中的异常潜在异常值。计算广告
你需要准备
计算器本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html明白算异常值的异常方法 ，用Q1 减去这个和，计算设置为Q3 ，异常得到外围是计算
65.5 、中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，以下介绍一个很简单的计算算异常值的过程和方法。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 。300度也在这个范围外，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，71
，本例子中 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，可以表示数据异常或测量错误。对于正确理解数据非常有用 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。中间两项是70 、又有两个数据要被平分
，
2把数据从小到大排列。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5。那么中间两位数的平均数就是中位数 。这里设置为Q1 ，上面的例子中 ，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 。
7找出数据外围 。即 71.5
6找出数据的“内围”。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。都算是“极端界外值”，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”
。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数
。以以上数据为例
，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。得到内围。继续考虑房间内物体温度： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，在上面例子中
，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。而且会引出更精确的结论 。比如一列数据 ，因此也算“极端界外值”
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注意事项
找到异常值以后
，即是所谓的平稳界外值。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，只有300华氏度是在范围以外的 ，如果数据总数是偶数 ，这个词在统计学中经常用到 ，72的平均数，本例子中Q3 是71 、第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。