# Calculadora de intervalo interquartil

Calcula Q1, Q3, IQR e limites opcionais de 1.5 x IQR

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- **Categoria:** Math & Numbers

- **Palavras-chave:** intervalo interquartil, iqr, outliers, estatistica

## Visão geral

Mede a amplitude dos 50% centrais para box plots, deteccao de outliers e dispersao robusta.

## Entradas

- **Conjunto de dados** (textarea): e.g. 7, 15, 36, 39, 40, 41
- **Metodo de quartis** (select)
- **Casas decimais** (number)
- **Incluir limites de outliers** (checkbox)

## Quando usar

- Quando precisar identificar valores atípicos (outliers) em um conjunto de dados usando o método de limites de Tukey.
- Ao preparar dados estatísticos para a construção de gráficos de caixa (box plots).
- Quando a variância ou o desvio padrão não forem adequados devido à presença de valores extremos que distorcem a média.

## Como funciona

- Insira seu conjunto de dados numéricos separados por vírgula, espaço ou quebra de linha no campo principal.
- Selecione o método de cálculo dos quartis (interpolação linear, posto mais próximo ou percentil exclusivo).
- Ajuste o número de casas decimais e marque a opção para incluir os limites de outliers, se necessário.
- A ferramenta processa os números e retorna instantaneamente os valores de Q1, Q3, IQR e os limites inferior e superior em formato JSON.

## Casos de uso

- Análise de salários em uma empresa para entender a faixa de remuneração da maioria dos funcionários, ignorando os salários muito altos da diretoria.
- Controle de qualidade na manufatura para monitorar a consistência do peso ou tamanho de produtos e identificar peças defeituosas.
- Avaliação de notas de alunos em uma prova para determinar o desempenho médio da turma sem a influência de notas excepcionalmente altas ou baixas.

## Perguntas frequentes

### O que é o Intervalo Interquartil (IQR)?

O IQR é uma medida de dispersão estatística que representa a diferença entre o terceiro quartil (Q3) e o primeiro quartil (Q1), capturando a amplitude dos 50% centrais dos dados.

### Como os limites de outliers são calculados?

Os limites são calculados subtraindo 1,5 vezes o IQR do Q1 (limite inferior) e somando 1,5 vezes o IQR ao Q3 (limite superior). Valores fora desse intervalo são frequentemente considerados outliers.

### Qual método de quartil devo escolher?

A interpolação linear é o padrão mais comum em softwares estatísticos. O percentil exclusivo é frequentemente usado em amostras menores, enquanto o posto mais próximo é mais simples e direto.

### Posso colar dados diretamente de uma planilha?

Sim, você pode copiar e colar uma coluna de números diretamente no campo de texto; a ferramenta reconhecerá os valores separados por quebra de linha ou espaços.

### O IQR é afetado por valores extremos?

Não, o IQR é uma medida robusta. Como ele foca apenas nos 50% centrais dos dados ordenados, valores extremamente altos ou baixos não distorcem o resultado.

## Ferramentas relacionadas

- [Calculadora de quartis](https://elysiatools.com/pt/tools/quartile-calculator): Calcula Q1, mediana, Q3, intervalo interquartil e limites opcionais de outliers
- [Calculadora de integral de convolução (numérica)](https://elysiatools.com/pt/tools/convolution-integral-calculator): Calcula numericamente a convolução de dois sinais (f*g)(t) = ∫ f(τ)g(t−τ)dτ: modo causal (ambos os sinais são zero para t<0, integral em \[max(τmin,0), min(τmax,t)\], ideal para produtos do domínio de Laplace) e modo de janela direta (integral em todo \[τmin, τmax\], ideal para sinais bilaterais como gaussianas), pela regra de Simpson composta (2000 intervalos por padrão). Clássicos: e^(−t)*e^(−2t) = e^(−t)−e^(−2t), 0.2325 em t=1; duas gaussianas convoluem para √(π/2)·e^(−t²/2).
- [Calculadora de diferenciação numérica (diferenças progressiva/retroativa/central)](https://elysiatools.com/pt/tools/numerical-differentiation): Aproxima f′(x₀) com três diferenças finitas: progressiva (f(x₀+h)−f(x₀))/h, retroativa (f(x₀)−f(x₀−h))/h e central (f(x₀+h)−f(x₀−h))/(2h), além da segunda derivada central. A derivada exata, opcional, adiciona o erro absoluto de cada método e mostra o contraste O(h) vs. O(h²). Exemplo: f=x², x₀=1, h=0,1 → progressiva 2,1; retroativa 1,9; central exatamente 2,0.
- [Calculadora de raiz quadrada](https://elysiatools.com/pt/tools/square-root-calculator): Calcula raizes quadradas, verifica se um valor e um quadrado perfeito e confirma o resultado ao quadrado
- [Solucionador numérico pelo método de Euler (EDO 1ª ordem)](https://elysiatools.com/pt/tools/euler-method-solver): Resolve o problema de valor inicial dy/dx = f(x,y), y(x₀)=y₀ pelo método de Euler explícito: y_{n+1} = y_n + h·f(x_n, y_n), com tabela passo a passo e estimativa final. A solução exata y(x), opcional, adiciona uma coluna de erro que evidencia o erro global O(h) do método de primeira ordem. Exemplo: dy/dx = y, y(0)=1, h=0,1 → y(1) ≈ 1,1¹⁰ = 2,593742 contra e = 2,718282 (erro 0,124539).
- [Calculadora de raízes por Newton-Raphson](https://elysiatools.com/pt/tools/newton-raphson-root-finder): Resolve f(x) = 0 com a iteração de Newton-Raphson x_{k+1} = x_k − f(x_k)/f'(x_k): a derivada pode ser dada analiticamente (se ficar vazia, usa-se uma diferença central numérica); são exibidos a tabela de iterações (x_k e f(x_k)), o critério de paragem (|f| < tolerância ou |Δx| < tolerância·max(1,|x|)), o número de iterações e o |f(raiz)| final. Clássicos: x²−2 a partir de x₀=1 converge em 4 passos para √2 ≈ 1.4142135624; cos(x)−x converge para o número de Dottie 0.7390851332. Derivada nula, passos divergentes ou exceder o limite de iterações são reportados explicitamente.
- [Integrador pela regra de Simpson (∫f(x)dx)](https://elysiatools.com/pt/tools/numerical-integration-simpson): Calcula ∫ₐᵇ f(x)dx pela regra de Simpson 1/3 composta (n par): S = h/3·(f(a) + 4Σnós ímpares + 2Σnós pares interiores + f(b)), com erro O(h⁴) e exata para polinômios de grau ≤ 3. Tabela por nós, estimativa e comparação opcional com o valor exato. Exemplos: ∫₀¹x²dx com n=4 dá 0,333333 (exata!); ∫₀¹e^(−x²)dx (sem primitiva elementar) com n=10 dá 0,746825.
- [Integrador pela regra do trapézio (∫f(x)dx)](https://elysiatools.com/pt/tools/numerical-integration-trapezoid): Calcula ∫ₐᵇ f(x)dx pela regra do trapézio composta: T = h/2·(f(a) + 2Σf(xᵢ) + f(b)), com tabela por nós, estimativa da integral e comparação opcional com o valor exato e o erro absoluto; o erro é O(h²) (exata para funções lineares). Exemplo: ∫₀¹x²dx com n=4 dá 0,34375 contra o exato 1/3, erro 0,010417.

## Exemplos

- [Exemplos de Processamento de Imagem Android Java](https://elysiatools.com/pt/samples/android-image-processing-java): Exemplos de processamento de imagem Android Java incluindo leitura/escrita, dimensionamento e conversão de formato
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- [Exemplos de Processamento de Imagem Web Rust](https://elysiatools.com/pt/samples/web-image-processing-rust): Exemplos de processamento de imagem Web Rust incluindo leitura/gravação, redimensionamento e conversão de formato