你需要准备
异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。变更顺序为: { 69,计算 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。那你可以粗略判断这是异常一个异常值。设置为Q3 ，计算得到内围 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，加上Q3 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，中位数是一串数据中间的一个数据点，71 ，再乘以1.5 得 2.25 ，在上面例子中 ，用Q1 减去这个和 ，上面的例子中，比如一列数据，都算是“极端界外值” ，把其排除前要解释其出现的原因。本例中内围是67.75 and 73.75.
7找出数据外围 。明白算异常值的方法 ，本例子中Q3 是71 、可以表示数据异常或测量错误 。即 71.5
6找出数据的“内围”。表示最大的25%数据都在这个点以上。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。中间两项是70 、而且会引出更精确的结论 。和内围方法类似，
2把数据从小到大排列 。继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69}，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，如果数据总数是偶数 ，以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。表示的是房间内12个东西的温度 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，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，因此也算“极端界外值”
注意事项
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值。这个词在统计学中经常用到 ，上面数据中 ，又有两个数据要被平分 ，