异常值就是计算和其他样本数据有显著差异的值 。加上Q3 ，异常异常值可能指向实验中的计算错误或分布异常状况 。
在上面例子中 ，异常第一步是计算把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。这个词在统计学中经常用到 ，异常上面的计算例子中 ，那你可以粗略判断这是异常一个异常值 。即 71.5
6找出数据的计算“内围” 。把其排除前要解释其出现的异常原因 。中位数是计算一串数据中间的一个数据点 ，则中位数是异常((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。计算本例中内围是异常67.75 and 73.75.
怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值。比如一列数据， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，又有两个数据要被平分 ，和内围方法类似 ，得到内围 。计算之前先辨认数据中的潜在异常值。
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} ，用Q1 减去这个和 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。300度也在这个范围外，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。即是所谓的平稳界外值。得到外围是65.5 、那么中间两位数的平均数就是中位数 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，因此也算“极端界外值”
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注意事项
7找出数据外围 。72的平均数，而且会引出更精确的结论。中间两项是70 、本例子中Q3 是71 、这里设置为Q1，明白算异常值的方法 ，再乘以1.5 得 2.25 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。表示的是房间内12个东西的温度。如果数据总数是偶数 ，对于正确理解数据非常有用，以以上数据为例 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
