# Calculateur de quartiles Calcule Q1, mediane, Q3, ecart interquartile et bornes optionnelles d anomalies > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/quartile-calculator - **Catégorie:** Math & Numbers - **Mots-clés:** quartiles, q1, q2, q3, iqr, statistiques ## Présentation Calcule les quartiles d un jeu numerique, divise les donnees triees en quatre parties et renvoie IQR et bornes. ## Entrées - **Jeu de donnees** (textarea): e.g. 7, 15, 36, 39, 40, 41 - **Methode de quartiles** (select) - **Decimales** (number) - **Inclure les bornes d anomalies** (checkbox) - **Inclure les statistiques de synthese** (checkbox) ## Quand l'utiliser - Lors de la préparation de données pour créer des graphiques en boîte à moustaches (box plots). - Pour identifier rapidement les valeurs aberrantes (outliers) dans un jeu de données expérimentales ou financières. - Pour évaluer la dispersion et la tendance centrale d'une série statistique sans utiliser de tableur complexe. ## Fonctionnement - Saisissez ou collez votre série de nombres séparés par des virgules dans le champ 'Jeu de données'. - Sélectionnez la méthode de calcul des quartiles (interpolation linéaire, percentile exclusif ou médiane des moitiés) selon vos besoins. - Ajustez le nombre de décimales et cochez les options pour inclure les bornes d'anomalies ou les statistiques de synthèse. - L'outil traite les données et génère un résultat structuré contenant Q1, Q2, Q3, l'IQR et les limites calculées. ## Cas d'usage - Analyse des résultats d'examens scolaires pour comprendre la répartition des notes des étudiants. - Étude des salaires dans une entreprise pour déterminer le salaire médian et les écarts de rémunération. - Nettoyage de données de capteurs IoT en filtrant les mesures aberrantes grâce aux bornes calculées. ## Questions fréquentes ### Qu'est-ce que l'écart interquartile (IQR) ? L'IQR est la différence entre le troisième quartile (Q3) et le premier quartile (Q1). Il mesure la dispersion des 50 % de valeurs centrales de votre jeu de données. ### Comment l'outil détecte-t-il les valeurs aberrantes ? Il utilise la méthode classique des bornes (fences) : les valeurs inférieures à Q1 - 1,5 × IQR ou supérieures à Q3 + 1,5 × IQR sont considérées comme aberrantes. ### Quelle méthode de calcul des quartiles dois-je choisir ? L'interpolation linéaire est la plus courante. La 'médiane des moitiés' est souvent enseignée à l'école, tandis que le 'percentile exclusif' est utilisé dans certains logiciels statistiques. ### Puis-je analyser des nombres décimaux ou négatifs ? Oui, l'outil accepte tous les nombres réels, qu'ils soient positifs, négatifs ou à virgule. ### Les données doivent-elles être triées avant la saisie ? Non, l'outil trie automatiquement vos nombres par ordre croissant avant d'effectuer les calculs. ## Outils associés - [Calculateur d ecart interquartile](https://elysiatools.com/fr/tools/interquartile-range-calculator): Calcule Q1, Q3, IQR et bornes optionnelles 1.5 x IQR - [Calculateur d'intégrale de convolution (numérique)](https://elysiatools.com/fr/tools/convolution-integral-calculator): Calcule numériquement la convolution de deux signaux (f*g)(t) = ∫ f(τ)g(t−τ)dτ : mode causal (les deux signaux sont nuls pour t<0, intégrale sur \[max(τmin,0), min(τmax,t)\], adapté aux produits du domaine de Laplace) et mode fenêtre directe (intégrale sur tout \[τmin, τmax\], adapté aux signaux bilatéraux comme les gaussiennes), par la règle de Simpson composée (2000 intervalles par défaut). Classiques : e^(−t)*e^(−2t) = e^(−t)−e^(−2t), soit 0.2325 en t=1 ; deux gaussiennes se convoluent en √(π/2)·e^(−t²/2). - [Calculateur de dérivation numérique (différences avant/arrière/centrée)](https://elysiatools.com/fr/tools/numerical-differentiation): Approche f′(x₀) par trois différences finies : avant (f(x₀+h)−f(x₀))/h, arrière (f(x₀)−f(x₀−h))/h et centrée (f(x₀+h)−f(x₀−h))/(2h), plus la dérivée seconde centrée. La dérivée exacte, optionnelle, ajoute l'erreur absolue de chaque méthode et illustre le contraste O(h) contre O(h²). Exemple : f=x², x₀=1, h=0,1 → avant 2,1 ; arrière 1,9 ; centrée exactement 2,0. - [Calculateur de racine carree](https://elysiatools.com/fr/tools/square-root-calculator): Calcule les racines carrees, verifie si une valeur est un carre parfait et controle le resultat au carre - [Intégrateur par règle de Simpson (∫f(x)dx)](https://elysiatools.com/fr/tools/numerical-integration-simpson): Calcule ∫ₐᵇ f(x)dx par la règle de Simpson 1/3 composée (n pair) : S = h/3·(f(a) + 4Σnœuds impairs + 2Σnœuds pairs intérieurs + f(b)), erreur en O(h⁴), exacte pour les polynômes de degré ≤ 3. Tableau des nœuds, estimation et comparaison facultative avec la valeur exacte. Exemples : ∫₀¹x²dx avec n=4 donne 0,333333 (exacte !) ; ∫₀¹e^(−x²)dx (sans primitive élémentaire) avec n=10 donne 0,746825. - [Intégrateur par règle du trapèze (∫f(x)dx)](https://elysiatools.com/fr/tools/numerical-integration-trapezoid): Calcule ∫ₐᵇ f(x)dx par la règle du trapèze composée : T = h/2·(f(a) + 2Σf(xᵢ) + f(b)), avec tableau des nœuds, estimation de l'intégrale et comparaison facultative avec la valeur exacte et l'erreur absolue ; erreur en O(h²) (exacte pour les fonctions linéaires). Exemple : ∫₀¹x²dx avec n=4 donne 0,34375 contre 1/3 exactement, erreur 0,010417. - [Detecteur d anomalies de series temporelles](https://elysiatools.com/fr/tools/time-series-anomaly-detector): Importe des donnees de series temporelles en CSV ou JSON, detecte les anomalies avec Z-Score et IQR et renvoie un rapport graphique - [Solveur numérique par méthode d'Euler (EDO premier ordre)](https://elysiatools.com/fr/tools/euler-method-solver): Résout le problème de Cauchy dy/dx = f(x,y), y(x₀)=y₀ par la méthode d'Euler explicite : y_{n+1} = y_n + h·f(x_n, y_n), avec tableau des itérations et estimation finale. La solution exacte y(x), optionnelle, ajoute une colonne d'erreur qui illustre l'erreur globale en O(h) de la méthode d'ordre 1. Exemple : dy/dx = y, y(0)=1, h=0,1 → y(1) ≈ 1,1¹⁰ = 2,593742 contre e = 2,718282 (erreur 0,124539). ## Exemples - [Exemples de Traitement d'Images Android Java](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-java): Exemples de traitement d'images Android Java incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Android Kotlin](https://elysiatools.com/fr/samples/android-image-processing-kotlin): Exemples de traitement d'images Android Kotlin incluant lecture/écriture, mise à l'échelle et conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Web Python](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-python): Exemples de traitement d'images Web Python utilisant PIL/Pillow incluant la lecture, l'enregistrement, le redimensionnement et la conversion de format - [Exemples de Traitement d'Images Web Rust](https://elysiatools.com/fr/samples/web-image-processing-rust): Exemples de traitement d'images Web Rust incluant lecture/écriture, redimensionnement et conversion de format ## Contenu associé - [Outils d'analyse statistique, de tests et de distributions](https://elysiatools.com/fr/hubs/statistical-analysis-tools): Resumez des donnees numeriques, mesurez la dispersion, comparez des groupes, calculez l'incertitude et modelez les relations.