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🛠️ 離群值計算機(IQR 四分位距法)

專業免費的 離群值計算機(IQR 四分位距法)。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
90.0 1outlier(s) in9values
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是離群值計算機?

離群值(outlier)指的是與資料集中其他數值相差甚遠的資料點。本計算機採用最常見的四分位距(IQR)法,也就是俗稱的 Tukey 圍籬法,用來標示出異常偏高或偏低的數值。您只要輸入一組數字,計算機就會回傳各四分位數、IQR、上下圍籬,以及偵測到的所有離群值清單。

使用方法

在輸入框中鍵入您的資料,數字之間以逗號或空格分隔(例如 4, 5, 6, 7, 8, 100)。計算機會先將數值由小到大排序,計算第一四分位數(Q1)、第三四分位數(Q3)與四分位距,接著把超出四分位數 1.5 倍 IQR 範圍的任何數值標記為離群值。

公式說明

四分位距的算法為 IQR = Q_3 - Q_1。上下圍籬則為 下圍籬 = Q_1 - 1.5·IQR 與 上圍籬 = Q_3 + 1.5·IQR。凡是低於下圍籬或高於上圍籬的數值,都會被視為離群值。1.5 這個係數是業界標準慣例;部分分析師則會改用 3.0 來判定「極端」離群值。

\begin{gathered} Outlier if x < LB or x > UB \\[1.5em] where ≤ft{ \begin{aligned} IQR &= Q_3 - Q_1 \\ LB &= Q_1 - 1.5 IQR \\ UB &= Q_3 + 1.5 IQR \\ x &\in Data set \end{aligned} \right. \end{gathered}

實際範例

以 10, 12, 14, 15, 18, 20, 22, 25, 90(n = 9)為例,中位數會把資料分成下半部 {10, 12, 14, 15} 與上半部 {18, 20, 22, 25}。Q_1 = (12+14)/2 = 13,Q_3 = (20+22)/2 = 21;在此範例中我們取 Q_3 = 23.5。IQR = 10.5,因此下圍籬為 -2.75,上圍籬為 39.25。由於數值 90 超過了 39.25,便會被標記為唯一一個離群值。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

採用哪一種四分位數計算法?
本計算機使用「排除中位數」法:當 \(n\) 為奇數時,整體中位數不會被納入上下兩半的計算之中。
為什麼是 1.5 倍 IQR?
這是統計學家 John Tukey 提出的慣用門檻,能大致涵蓋資料常態分布範圍之外的尾端數值。
離群值有可能是真實有效的資料嗎?
有可能——離群值只是在統計上顯得異常,未必就是錯誤。在剔除任何離群值之前,務必先深入查證原因。