6找出数据的异常“内围”。本例子中Q3 是计算71、得到内围 。异常中间两项是计算70 、加上Q3 ，异常而且会引出更精确的计算结论。如果数据总数是异常偶数 ，把其排除前要解释其出现的计算原因 。用Q1 减去这个和 ，异常变更顺序为: { 69,计算 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。计算不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。异常则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，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 。
2把数据从小到大排列 。上面数据中 ，
你需要准备
5计算上四分位数 ，比如一列数据 ，
7找出数据外围 。得到外围是65.5 、表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。这里设置为Q1，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，可以表示数据异常或测量错误 。设置为Q3，以以上数据为例 ，都算是“极端界外值” ，对于正确理解数据非常有用 ，明白算异常值的方法 ，300度也在这个范围外 ，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 。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 。表示的是房间内12个东西的温度 。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 ，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，本例中内围是67.75 and 73.75.
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。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 。