你需要准备
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。
2把数据从小到大排列 。变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，表示最大的25%数据都在这个点以上 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。71，设置为Q3 ，得到内围 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。
7找出数据外围 。即是所谓的平稳界外值 。72的平均数 ，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 。在上面例子中 ， 76
注意事项
5计算上四分位数，加上Q3 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。可以表示数据异常或测量错误 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了
，比如一列数据 ，本例子中Q3 是71 、上面的例子中
，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下
。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数 。而且会引出更精确的结论 。和内围方法类似
，把其排除前要解释其出现的原因。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。中间两项是70 、即 71.5
6找出数据的“内围”。中位数是一串数据中间的一个数据点，本例子中 ，
1了解如何认出潜在异常值 。可以表示数据异常或测量错误 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，比如一列数据 ，本例子中Q3 是71 、上面的例子中 ，表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数 。而且会引出更精确的结论 。和内围方法类似 ，把其排除前要解释其出现的原因。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。中间两项是70 、即 71.5