Ārkārtas vērtība ir datu kopas vērtība, kas ir tālu no pārējām vērtībām. Neizpildītos faktorus var izraisīt eksperimentu vai mērījumu kļūdas vai populācija ar garu asti. Pirmajos gadījumos pirms a. Veikšanas var būt vēlams identificēt novirzes un noņemt tos no datiem statistisko analīzi, jo tie var izmest rezultātus, lai tie precīzi neatspoguļotu izlasi populācija. Vienkāršākais veids, kā identificēt novirzes, ir kvartiles metode.
Kārtojiet datus augošā secībā. Piemēram, ņemiet datu kopu {4, 5, 2, 3, 15, 3, 3, 5}. Kārtots, datu kopas piemērs ir {2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 15}.
Atrodiet vidējo. Tas ir skaitlis, kurā puse datu punktu ir lielāki un puse ir mazāki. Ja datu punktu skaits ir pāra skaitlis, vidējie divi tiek aprēķināti. Datu kopas piemēram vidējie punkti ir 3 un 4, tāpēc mediāna ir (3 + 4) / 2 = 3,5.
Atrodiet augšējo kvartili Q2; tas ir datu punkts, kurā 25 procenti datu ir lielāki. Ja datu kopa ir vienmērīga, vidēji 2 punkti ap kvartili. Datu kopas piemēram tas ir (5 + 5) / 2 = 5.
Atrodiet apakšējo kvartili Q1; tas ir datu punkts, kurā 25 procenti datu ir mazāki. Ja datu kopa ir vienmērīga, vidēji 2 punkti ap kvartili. Datu piemēriem (3 + 3) / 2 = 3.
Lai iegūtu starpkvartiles diapazonu, IQ, atņemiet apakšējo kvartili no augstākās kvartiles. Datu kopas piemēram Q2 - Q1 = 5 - 3 = 2.
Reiziniet starpkvartilu diapazonu ar 1,5. Pievienojiet to augšējai kvartilei un atņemiet to no apakšējās kvartiles. Jebkurš datu punkts, kas atrodas ārpus šīm vērtībām, ir nedaudz pārsniegts. Piemēra kopai 1,5 x 2 = 3; tādējādi 3 - 3 = 0 un 5 + 3 = 8. Tātad jebkura vērtība, kas mazāka par 0 vai lielāka par 8, būtu maigs iznākums. Tas nozīmē, ka 15 ir kvalificējami kā maigs novirze.
Reiziniet starpkvartilu diapazonu ar 3. Pievienojiet to augšējai kvartilei un atņemiet to no apakšējās kvartiles. Jebkurš datu punkts ārpus šīm vērtībām ir ārkārtējs iznākums. Piemēra kopai 3 x 2 = 6; tādējādi 3 - 6 = –3 un 5 + 6 = 11. Tātad jebkura vērtība, kas mazāka par –3 vai lielāka par 11, būtu ārkārtējs iznākums. Tas nozīmē, ka 15 ir kvalificējami kā galēji izteikti rādītāji.