Ключевые факты
- Категория
- Математика, даты и финансы
- Типы входных данных
- textarea, select, number, checkbox
- Тип результата
- json
- Покрытие примерами
- 2
- API доступен
- Yes
Обзор
Калькулятор межквартильного размаха (IQR) — это статистический инструмент для вычисления первого (Q1) и третьего (Q3) квартилей, а также размаха центральных 50% ваших данных. Он помогает оценить разброс значений, подготовить данные для построения диаграмм размаха (ящиков с усами) и определить статистические выбросы с помощью границ Тьюки (1.5 × IQR), обеспечивая более надежный анализ по сравнению с обычным диапазоном.
Когда использовать
- •При анализе распределения данных для выявления аномалий и статистических выбросов.
- •При подготовке точных статистических метрик для построения диаграмм размаха (box plots).
- •Когда необходимо оценить разброс данных, устойчивый к экстремальным значениям, в отличие от стандартного отклонения.
Как это работает
- •Введите ваш набор числовых данных в текстовое поле (например, через запятую или пробел).
- •Выберите подходящий метод расчета квартилей (линейная интерполяция, ближайший ранг или исключающий процентиль) и укажите точность округления.
- •Включите опцию расчета границ выбросов, если вам нужно найти нижний и верхний пороги для аномалий.
- •Получите готовый JSON-результат со значениями Q1, Q3, IQR и рассчитанными границами.
Сценарии использования
Примеры
1. Поиск выбросов в данных о продажах
Аналитик данных- Контекст
- Аналитик проверяет ежедневную выручку магазина за месяц, чтобы найти аномально высокие или низкие дни.
- Проблема
- Необходимо рассчитать границы нормы для выручки, чтобы отфильтровать выбросы перед построением прогноза.
- Как использовать
- Вставить массив дневной выручки в поле «Набор данных», выбрать линейную интерполяцию и включить расчет границ выбросов.
- Пример конфигурации
-
dataset: 1200, 1350, 1400, 1450, 1500, 1600, 4500 quartileMethod: linear includeOutlierFences: true - Результат
- Калькулятор выдает Q1, Q3, IQR и верхнюю границу. Значение 4500 легко идентифицируется как выброс, так как оно превышает верхнюю границу Тьюки.
2. Подготовка данных для диаграммы размаха
Студент-исследователь- Контекст
- Студент пишет курсовую работу по социологии и хочет визуализировать возраст респондентов с помощью box plot.
- Проблема
- Для построения графика в графическом редакторе нужны точные значения квартилей и межквартильного размаха.
- Как использовать
- Ввести возраст всех участников опроса, установить 2 знака после запятой и нажать расчет.
- Пример конфигурации
-
dataset: 18, 19, 21, 22, 22, 25, 28, 30, 35 decimalPlaces: 2 includeOutlierFences: false - Результат
- Получен точный JSON с Q1 (20.50), Q3 (29.00) и IQR (8.50), готовый для использования в построении графика.
Проверить на примерах
qrFAQ
Что такое межквартильный размах (IQR)?
Это разница между третьим (Q3) и первым (Q1) квартилями, которая показывает разброс средних 50% значений в наборе данных.
Зачем нужны границы выбросов (Outlier Fences)?
Границы, рассчитываемые как Q1 - 1.5 × IQR и Q3 + 1.5 × IQR, помогают определить экстремальные значения (выбросы), которые сильно отклоняются от основной массы данных.
Какой метод расчета квартилей выбрать?
Линейная интерполяция является стандартом в большинстве программ. Исключающий процентиль часто используется в специализированном статистическом ПО, а метод ближайшего ранга подходит для дискретных данных.
Как вводить данные в калькулятор?
Просто скопируйте и вставьте числа в текстовое поле. Калькулятор автоматически распознает значения, разделенные запятыми, пробелами или переносами строк.
Чувствителен ли IQR к выбросам?
Нет, в отличие от обычного размаха или стандартного отклонения, IQR опирается только на центральные 50% данных, поэтому он устойчив к экстремальным значениям.