异常值计算器

 

在线异常值计算器可帮助您检测在特定范围内远远超出数据集的异常值。在这里，您可以采用各种方法来找出异常值（如果存在）。但是，我们已经使您可以轻松执行异常值检查。 

什么是异常值？

在统计分析中， “与数据集中所有其他条目完全不同的特定条目或数字称为异常值”

统计异常值检验：

异常值通常是偶然发生的，可能会导致数据排序中出现严重问题。您可以使用我们的在线异常值计算器完全免费地确定异常值。但是，您还必须了解五个数字摘要，如下所述：

（1） 最大值：

在数据集中，最大值始终被视为最大值。

例如：

让我们考虑以下数据集： 1， 5， 32， 854， 4 在这个数据集中，最大值是 854 ，因为它是所有数据集中最大的。

（2） 最小值：

数据集中存在的最小值称为 minimum。

例如：

考虑与上述相同的数据集： 1， 5， 32， 854， 4 对于此数据集，最小值是 1 ，因为它是最小值。

（3） 中位数：

数据集中的中间项称为中位数。

中位数规则：

必须记住，如果要查找中位数，则需要定义两条规则。

偶数：

如果数据集中的值数量为偶数，则中位数被视为两个中间项的平均值。

$$ 中位数 = \frac{两个中间项}{2} $$

奇数：

对于奇数个值，中位数只是数据集中的项。

（4） 四分位数：

数据集的最小一半和最大一半的中位数被视为四分位数。

第一个四分位数 （Q_{1}）：

最小数字 （ minimum） 的中位数 它是限制其中 25% 数据量

第三分位数（Q_{3}）：

的数据所在的最大数字（最大值）的中位数 至少 75% 称为第三个四分位数。应始终记住，在执行各种异常值测试以检测任何异常值之前，必须始终从最小到最大排列数据。

（5） 四分位距 （IQR）：

它是第一四分位数和第三四分位数之间的差值。

$$ IQR = Q_{3} - Q_{1} $$

内外栅栏：

在处理异常值之前，您需要借助以下公式确定内部和外部栅栏：

内围栏：

$$ Q_{1} - （1.5 \times IQR） \text{ 和 } Q_{3} + （1.5 \times IQR） $$

外围栏：

$$ Q_{1} - （3 \times IQR） \text{ 和 } Q_{3} + （3 \times IQR） $$

我们的免费在线统计异常值计算器使用上述所有公式来计算出异常值（如果有）。

如何计算异常值？

有时，很难在数据集中找到任何异常值，从而显著增加难度。这就是为什么使用免费的 q-test 计算器来升级您的结果。但是，对异常值检测进行练习测试非常重要。那么，解决一个例子以更好地掌握呢！