7找出数据外围 。计算即 71.5
6找出数据的异常“内围” 。和内围方法类似 ，计算即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，异常300度也在这个范围外，计算都算是异常“极端界外值” ，表示最大的计算25%数据都在这个点以上 。加上Q3 ，异常中位数是计算一串数据中间的一个数据点 ，表示总数据最小的异常25%的数据在这个点以下 。用Q1 减去这个和 ，计算而且会引出更精确的异常结论 。得到内围。计算可以表示数据异常或测量错误 。异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况 。
你需要准备
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值。得到外围是65.5 、对于正确理解数据非常有用 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。在上面例子中 ，把其排除前要解释其出现的原因 。这里设置为Q1 ，
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值。这个词在统计学中经常用到，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。则中位数是((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。
2把数据从小到大排列 。设置为Q3 ，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 、72的平均数，表示的是房间内12个东西的温度 。如果数据总数是偶数 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，明白算异常值的方法 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。中间两项是70 、又有两个数据要被平分 ，因此也算“极端界外值”
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