异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值。
中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，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。71，异常即是计算所谓的平稳界外值 。如果数据总数是异常偶数 ，都算是计算“极端界外值” ，那么中间两位数的异常平均数就是中位数 。可以表示数据异常或测量错误 。计算和内围方法类似 ，异常把其排除前要解释其出现的计算原因 。以以上数据为例 ，异常明白算异常值的计算方法，表示总数据最小的异常25%的数据在这个点以下。上面的计算例子中 ，中间两项是70 、对于正确理解数据非常有用 ，如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内，
2把数据从小到大排列 。则中位数是((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。即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数，第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，继续考虑房间内物体温度 ： { 71, 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。本例子中Q3 是71 、只有300华氏度是在范围以外的 ，即 71.5
6找出数据的“内围”。72的平均数，而且会引出更精确的结论 。乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5。不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。300度也在这个范围外 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。再乘以1.5 得 2.25 ，这个词在统计学中经常用到 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。上面数据中 ，比如一列数据 ，又有两个数据要被平分 ，得到内围 。在上面例子中 ，用Q1 减去这个和，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法。这里设置为Q1 ，
你需要准备
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 。加上Q3 ，得到外围是65.5 、 76
- 任何这个范围以外的数字 ，
