Идентифициране на отдалечените стойностти с правилото 1,5хИКР

Отдалечена стойност е точка информация, която лежи извън общия модел на едно разпределение.

Разпределението по-долу показва резултатите от шофьорски тест на $19$‍ кандидати. Колко отдалечени стойности виждаш?

Някои хора може да кажат, че има $5$‍ отдалечени стойности, но други може да не се съгласят и да кажат, че има $3$‍ или $4$‍ отдалечени стойности. Статистиците са разработили много начини за идентифициране на това кое трябва да се нарича отдалечена стойност и кое не.

Често използвано правило казва, че една точка информация е отдалечена стойност, ако е с повече от $1,5\cdot \text{ИКР}$‍ над третия квартил или под първия квартил. С други думи, ниските отдалечени стойности са под ${\text{Q}}_1-1,5\cdot \text{ИКР}$‍, а високите отдалечени стойности са над ${\text{Q}}_3+1,5\cdot \text{ИКР}$‍.

Нека изпробваме това с горното разпределение.

Това е списъкът на $19$‍-те резултата.

$5$‍, $7$‍, $10$‍, $15$‍, $19$‍, $21$‍, $21$‍, $22$‍, $22$‍, $23$‍, $23$‍, $23$‍, $23$‍, $23$‍, $24$‍, $24$‍, $24$‍, $24$‍, $25$‍

Диаграмите тип "кутия с мустаци" често показват отдалечените стойности като точки, които са отделени от останалата част на диаграмата.

Това е диаграма тип "кутия с мустаци" на разпределението отгоре, която не показва отдалечените стойности.

Това е диаграма тип "кутия с мустаци" на същото разпределение, която показва отдалечени стойности.

Забележи как отдалечените стойности са показани като точки и "мустакът" трябваше да се промени. "Мустакът" се удължи до най-далечната точка в набора данни, която не беше отдалечена стойност, която е $15$‍.

Това отново е оригиналният набор данни за сравнение.