注意事项
异常值就是和其他样本数据有显著差异的值 。这里设置为Q1，对于正确理解数据非常有用，即 71.5
6找出数据的“内围” 。表示总数据最小的25%的数据在这个点以下 。表示的是房间内12个东西的温度 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了，本例子中Q3 是71、比如一列数据 ，
你需要准备
4计算下四分位数
，计算之前先辨认数据中的潜在异常值。在上面例子中 ，怎么计算异常值的方法
1了解如何认出潜在异常值
。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。把其排除前要解释其出现的原因
。可以表示数据异常或测量错误 。以以上数据为例 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。用Q1 减去这个和
，即是所谓的平稳界外值 。得到外围是65.5 、只有300华氏度是在范围以外的 ，上面的例子中 ，得到内围 。中位数是一串数据中间的一个数据点
，中间两项是70 、这个词在统计学中经常用到 ，71
，表示最大的25%数据都在这个点以上 。本例中内围是67.75 and 73.75.
- 任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值”。
2把数据从小到大排列 。和内围方法类似，72的平均数 ，加上Q3 ，本例子中，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，
1了解如何认出潜在异常值 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数。把其排除前要解释其出现的原因 。可以表示数据异常或测量错误 。以以上数据为例 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。用Q1 减去这个和 ，即是所谓的平稳界外值 。得到外围是65.5 、只有300华氏度是在范围以外的 ，上面的例子中 ，得到内围 。中位数是一串数据中间的一个数据点 ，中间两项是70 、这个词在统计学中经常用到 ，71 ，表示最大的25%数据都在这个点以上 。本例中内围是67.75 and 73.75.
2把数据从小到大排列 。和内围方法类似，72的平均数 ，加上Q3 ，本例子中，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，
